2007 Fiscal Year Annual Research Report
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19656094
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Exploratory Research
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
中島 康治 Tohoku University, 電気通信研究所, 教授 (60125622)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 茂雄 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10282013)
早川 吉弘 東北大学, 電気通信研究所, 助教 (20250847)
小野美 武 東北大学, 電気通信研究所, 助教 (70312676)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 超伝導集積回路 / 最適化問題 / 連想記憶 / ジョセフソン接合 |
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| Research Abstract |
ジョセフソン接合の基本方程式とニューラルネットワークの結合の式を組み合わせて擬似的な逆関数遅延ニューラルネットワークを構成して数値解析を行った。これにより、少数ユニットの構成で極小値からの脱出と最小値への収束を確認した。負性抵抗によるヒステリシスと非線形インダクタンスによるヒステリシスの違いについては明確ではなく、情報処理への影響について原理的観点からの解明をさらに進める。NP完全問題として4クイーン問題の最適化問題例について計算を実行中であり、オリジナルな逆関数遅延ニューラルネットワークの結果との比較を進めつつある。この結果に基づいて、異なるヒステリシス間の振る舞いの違いを明確にし、より情報処理に適した効果を抽出する検討を行う予定である。ここまでの結果を基礎にジョセフソン逆関数遅延ニューラルネットワークによる連想記憶システムの構成とその能力に関する数値解析については今年度中に開始する予定である。ここでの対象は記憶容量、ベイスンサイズ、過渡特性、収束時間、などに対するパラメータ依存性であり、ジョセフソン接合のマイクロは発振の影響に関する解析が主なものになる。この記憶はシリコンメモリと対応させるとDRAM的なものであり従来のジョセフソン集積回路においても新規な技術となる。具体的な回路シミュレーションへの移行は継続して進行中である。これにはジョセフソン回路シミュレータを用いて、回路動作としてのマージンや動作タイミングなど詳細な部分を検討して集積回路設計へとつなげる。
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