| 研究課題/領域番号 |
22H00220
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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21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
竹内 尚輝 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 量子・AI融合技術ビジネス開発グローバル研究センター, 主任研究員 (00746472)
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| 研究分担者 |
吉川 信行 横浜国立大学, 先端科学高等研究院, 教授 (70202398)
陳 オリビア 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (70837856)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| 研究の概要 |
超伝導ロジックによる超低電力ニューロン回路、不揮発性超伝導メモリ、超伝導クロスバースイッチおよび確率的演算手法の融合により、超伝導回路のエネルギー効率を最大限に引き出す確率的超伝導ニューラルネットワークを創出する。ペタOPS/W（1W当たり1千兆回演算）級の極めて高いエネルギー効率が得られることを示し、機械学習とエネルギーの本質的関係の解明を目指す。
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| 学術的意義、期待される成果 |
超伝導集積回路技術に基づいた専用アーキテクチャ及び演算手法を融合することで、極めてエネルギー効率の高い確率的超伝導ニューラルネットワークを創出するものであり、高い独創性を有する。また、超伝導による低消費電力性を活かしつつ、断熱スイッチによる確率的演算手法を導入することで、従来のノイマン型とは本質的に異なるアーキテクチャの実現が期待できることから、学術面での波及効果も多大である。
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