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2022 年度 実施状況報告書

高信頼化に向けたメムキャパシタ脳型コンピュータ設計基盤

研究課題

研究課題/領域番号 22K11954
研究機関京都工芸繊維大学

研究代表者

新谷 道広  京都工芸繊維大学, 電気電子工学系, 准教授 (80748913)

研究分担者 中島 康彦  奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (00314170)
木村 睦  奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員教授 (60368032)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワードニューラルネットワーク / メムキャパシタ / 専用ハードウェア / 高信頼化
研究実績の概要

本研究であ、メムキャパシタSPICEシミュレーションモデルを開発するとともに、そのシミュレーション結果を取り込んだ高信頼化設計環境を構築する。

今年度は、1) メムキャパシタのSPICEモデリング技術開発、2) 超次元コンピューティングによる推論アーキテクチャ開発に取り組んだ。1) について、ガウス過程を用いた機械学習ベースのSPICEモデリング技術を開発した。ガウス過程は、測定データのみに基づいたノンパラメトリックな手法であり、測定データさえ入手可能であれば、Verilog-Aに変換できる環境を構築した。まずはメモリスタに対して適用し、他で提案されたLSTMを用いた手法よりも、高速かつ高精度にモデル化できることを示した。現在、メムキャパシタについてモデル化を行っている。2)について、メムキャパシタを搭載する脳型アーキテクチャとして超次元コンピューティングを検討している。メムデバイスでの実装を踏まえ、信頼性の課題となる箇所を検討した。

さらには、本研究で得た機械学習の学習アルゴリズムに関する知見を活かして、集積回路の早期歩留まり予測手法の開発や、テストコスト削減手法を提案し、研究成果を挙げている。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

モデリング環境を構築できたことで、実測データさせあれば任意のメムデバイス素子をモデル化できる。

今後の研究の推進方策

次年度は超次元コンピューティング回路へ実装した場合について、さらに検討を深める。

次年度使用額が生じた理由

国際会議への発表を計画していたが、不採録となり参加できなくなったため、この分の旅費が浮いた。この費用は回路試作等に充て、採録確度を上げるよう努める。

  • 研究成果

    (6件)

すべて 2023 2022

すべて 学会発表 (6件) (うち国際学会 2件)

  • [学会発表] ガウス過程回帰に基づくLSI テストにおける適応的良品判定基準決定手法2023

    • 著者名/発表者名
      五枝大典, 中村友紀, 梶山賀生, 栄木誠, 新谷道広
    • 学会等名
      電子情報通信学会技術研究報告 (VLSI設計技術研究会)
  • [学会発表] ガウス過程を用いた機械学習に基づくメモリスタモデリングの高速化2023

    • 著者名/発表者名
      新谷悠太, 井上美智子, 新谷道広
    • 学会等名
      電子情報通信学会技術研究報告 (VLSI設計技術研究会)
  • [学会発表] 低消費電力デバイスのためのプログラマブルな二値超次元計算アクセラレータ2023

    • 著者名/発表者名
      井阪友哉, 坂口生有, 井上美智子, 新谷道広
    • 学会等名
      電子情報通信学会技術研究報告 (VLSI設計技術研究会)
  • [学会発表] Wafer-Level Characteristic Variation Modeling Considering Systematic Discontinuous Effects2023

    • 著者名/発表者名
      Takuma Nagao, Tomoki Nakamura, Masuo Kajiyama, Makoto Eiki, Michiko Inoue, and Michihiro Shintani
    • 学会等名
      Proc. of IEEE/ACM Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC)
    • 国際学会
  • [学会発表] ガウス過程を用いたウェハーレベル特性モデル化手法のカーネル関数選択に関する実験的検討2022

    • 著者名/発表者名
      廣江達也, ミアリアーズウルハック, 新谷道広
    • 学会等名
      電子情報通信学会ソサエティ大会
  • [学会発表] Accurate Failure Rate Prediction Based on Gaussian Process Using WAT Data2022

    • 著者名/発表者名
      Makoto Eiki, Tomoki Nakamura, Masuo Kajiyama, Michiko Inoue, and Michihiro Shintani
    • 学会等名
      Proc. of IEEE International Test Conference (ITC)
    • 国際学会

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公開日: 2023-12-25  

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