| 研究課題/領域番号 |
22K11954
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| 研究機関 | 京都工芸繊維大学 |
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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)
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| 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)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 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 / ガウス過程 |
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| 研究実績の概要 |
メムキャパシタによる脳型コンピュータはこれまでの計算基盤を刷新する最重要技術の1つとして期待を集めているが、製造不安定に起因する信頼性課題により大規模化に重大な課題を抱えており、従来計算規模を超える目処は立っていない。今年度は、メムキャパシタの特性モデル化に取り組んだ。まずは、ネット上で公開されているメモリスタを題材に、機械学習の１種であるガウス過程を用いてモデル化を試みた。従来、メメモリスタを用いた機械学習によるモデル化はLSTMを用いた手法があったが、ガウス過程のスパース近似を用いることで、LSTMよりも2000倍以上高速にモデル化できることを示した。さらに、多値を取りうるメムキャパシタを開発し、上記メモリスタと同様にモデル化できることを示した。これを用いてホップフィールドネットワークをSPICEシミュレーション上に構築し、学習および推論を実行できることを示した。さらに、メムキャパシタのアプリケーション例として超次元コンピュータを検討している。まずは、FPGA上に実装可能な電力効率に優れたアクセラレータを開発した。
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| 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
任意のメムデバイス素子をモデル化できる環境を立ち上げた。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後はさらに大規模なアプリケーション回路に対して検証を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
年度末に出張予定であったがこれを見送ったことで、次年度使用することとした。
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