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連想メモリ（Content Addressable Memory:CAM)は、インターネットのルータ、パターンマッチング、コンピュータのキャッシュメモリ等で広く用いられている。ＣＡＭを用いると高速にパターンマッチングを実行可能であるが、ＣＡＭは高価であり消費電力も大きい。ＣＡＭの機能をモデル化したものがインデックス生成関数である。申請者は、インデックス生成関数を汎用メモリと僅かなハードウエアを用いて実現する方法（ＩＧＵ）を開発した。ＩＧＵを用いると、従来実現が困難であった大規模なＣＡＭを、安価な汎用メモリを用いて実現できる。しかし、ＩＧＵの内容を高速に変更する方法は、知られていなかった。本研究は、１個あるいは複数個のＩＧＵを用いて大規模な連想メモリを高速に更新する方法を開発する。本年度の主要成果は以下の通りである。１）インデックス生成関数を複数のIGUで実現する方法を開発した。
本結果は、多値論理国際シンポジウム（ISMVL-2016 )に掲載された。また、その研究を
発展させて、学会論文誌に投稿し、採録された。２）高速更新法に関する国際特許をJSTの支援を受け申請した。PCT出願中のものを、米国への移行手続きを行い、米国特許として受理された。３）インデックス生成関数の分解という新しい研究テーマを開発し、科研の新しプロジェクトとして申請し採択された。 一部の成果を、IWLS-2017で発表し、それを発展させた研究が単行本に採録された。 この方法は、イデックス生成関数をメモリのみで実現する際に有用である。 ４）海外から共同研究者を招聘し、インデックス生成関数の分解に関して理論的な研究を行った。
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