| 研究課題/領域番号 |
21H04887
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
河野 崇 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90447350)
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| 研究分担者 |
小林 正治 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (40740147)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2024-03-31
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| キーワード | ニューロモルフィックハードウェア / 神経模倣システム / 低電力アナログ集積回路 / 教師なし学習 |
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| 研究成果の概要 |
脳神経ネットワークに迫るエネルギー効率を実現可能なニューロモルフィックハードウェア基盤技術確立を視野に入れ、脳神経ネットワークの情報処理からより多くを学ぶことで、ニューロモルフィックハードウェアの電力効率を高めるための基礎技術を開発した。特に、超低電力なニューロン回路とそれを用いて実行可能な情報処理モデルとの開発にフォーカスし、神経活動のダイナミクスに着目することで２００ｐＷ程度の消費電力で動作する神経細胞体回路、及び、効率的に電子回路実装可能な、ノイズを考慮した教師なし学習モデルとを開発した。
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| 自由記述の分野 |
神経模倣システム
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ニューロモルフィックハードウェアは、神経スパイクと呼ばれるパルス状の電気活動が脳神経ネットワークの情報処理の重要な要素であることから着想された、パルスを用いて情報をコーディングする超並列ハードウェアであり、人工知能（ＡＩ）と同等の情報処理を低電力で実行できるハードウェア基盤として注目されている。本研究では、より脳神経系から学ぶことで、脳神経ネットワークに近いエネルギー効率で動作するニューロモルフィックハードウェアの基礎技術を開発した。本技術は、現行のニューロモルフィックハードウェアよりエネルギー効率が3桁程度高い新しいニューロモルフィックハードウェアの基盤技術となりうる。
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