| 研究課題/領域番号 |
20H04155
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
石原 亨 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (30323471)
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| 研究分担者 |
塩見 準 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (40809795)
納富 雅也 東京工業大学, 理学院, 教授 (50393799)
増田 豊 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (60845527)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 計算機システム / 光電融合回路 / 光ニューラルネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は、光と電子が密に融合する光電融合集積回路のアーキテクチャと設計技術を構築することにより、光電融合集積回路における遅延-電力-面積のトレードオフ限界を明確にし、光電融合集積回路の最適な構成を明らかにするものである。上記目的のために、初年度は、光電融合集積回路の回路遅延、消費電力、回路面積の見積もりモデルを作成した。2021年度は上記モデルに基づいて光信号の多重化による並列演算技術および各種低消費電力化技術を光ニューラルネットワーク回路に適用する手法を構築した。前年度までの成果に基づき、最終年度は光電融合リカレントニューラルネットワーク（RNN）を考案し、その評価を行った。
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| 自由記述の分野 |
計算機システム
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題は、世界に先駆けて光電融合集積回路に対する遅延、電力、面積のモデルを構築し、そのモデルに基づいて光電融合集積回路を最適設計する手法を構築した。また、光電融合集積回路を深層ニューラルネットワークに適用し、光ニューラルネットワークの最適なアーキテクチャを明らかにした。具体的には、光電融合集積回路に基づくリカレントニューラルネットワーク（RNN）アーキテクチャを開発した。光ニューラルネットワークの開発は、AI推論処理を超低遅延化し省エネルギー化する技術として学術的かつ社会的意義の高い先駆的な研究成果である。今後ますます大量のデータが超広帯域で流通する情報化社会に必要不可欠な研究成果である。
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