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2022 年度 研究成果報告書

ニューロンMOSFETを用いた最小ユークリッド距離検索連想メモリに関する研究

研究課題

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研究課題/領域番号 20K14795
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分21060:電子デバイスおよび電子機器関連
研究機関久留米工業高等専門学校

研究代表者

原田 裕二郎  久留米工業高等専門学校, 電気電子工学科, 助教 (80849282)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード連想メモリ / ユークリッド距離 / 集積回路 / ニューロンMOSFET
研究成果の概要

本研究では、最小ユークリッド距離検索連想メモリを構成するために、2つのデータ間のユークリッド距離を検出するユークリッド距離検出回路を提案した。次に、複数のデータの中から最もユークリッド距離が小さいデータを検索する最小ユークリッド距離検索回路を提案した。また、これらの回路を連想メモリに組み込むことで、ユークリッド距離を指標に最も類似するデータを検索する最小ユークリッド距離検索連想メモリの設計・開発を行った。さらに、シミュレーションを行い、提案回路によって所期の動作が得られることを確認した。本研究で実現した最小ユークリッド距離検索連想メモリは、回路構成が簡単であり、完全並列に検索動作を行う。

自由記述の分野

集積回路工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

現在、AIやIoTの技術は加速度的に進歩している。そこで、収集した膨大なデータをリアルタイムで処理するストリームデータ処理の必要性が高まってきている。本研究では、ソフトウェアではなくハードウェアからのアプローチとして、大量のデータから入力データに最も類似するデータ並列かつ高速に検索する最小ユークリッド距離検索連想メモリを提案した。提案する連想メモリが実用化することで、膨大なデータをリアルタイムで解析し、その結果をフィードバックすることで価値を生み出すSociety 5.0の実現に貢献できると考えている。

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公開日: 2024-01-30  

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