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人工知能と生体様工学の協働を加速する三次元メモリスタの創出

创建三维忆阻器，加速人工智能和生物形态工程之间的协作

基本信息

批准号：
21H03506
负责人：
浅井哲也
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

近年精力的に研究されてるAI専用ハードウェアのアーキテクチャとして2Dクロスバーモデルがあるが、このモデルは全結合型ニューラルネットワークに対応しているため畳み込みなどの近傍結合を表現する場合に無駄が生じる。そこで、次元の障壁を超えるべく立体的な新しいアーキテクチャのシナプス素子が望まれている。本研究は、前駆体溶液とそれに浸した電極に矩形波交流ポテンシャルを印加することで、電解重合により導電性高分子PEDOT:PSSワイヤーが発生することに着目し、それを立体的に集積することで実際の脳構造を模した脳型デバイスの構築を目標としている。そのために、PEDOT:PSSワイヤー成長のヒューリスティックモデルを構築しシミュレータを作成・応用することで予め三次元的な電極配置による実験で起こる問題を予見する。2021年度は、PEDOT:PSSワイヤー成長の特徴を「量子化した溶液空間内で最も電流が流れた場所を、導電性ポリマーワイヤーに変化させる」という形に単純化し、これを基本原理に2次元シミュレータを作成した。2次元シミュレーションは成功しヒューリスティックモデルを用いたニューラルネットワークの学習可能性を示した。次に二次元シミュレータを三次元へ拡張した。電位分布の解析方法に二次元シミュレータでは節点法を用いたが、三次元への拡張でシミュレータの規模が増大したことに対処するため、電位分布の解析方法をオイラー法に変更した。三次元シミュレーションも成功したがシミュレーションを行う中で、シミュレーションで再現する空間の規模とシミュレーション時間がトレードオフの関係にあり、さらに複雑なシミュレーションを行うためにはこの関係が肝要であることがわかった。

In recent years, the research on AI has been focused on the occurrence of non-maximum in the case of all-combination AI. A new, three-dimensional barrier is needed. In this study, the precursor solution and the electrode were immersed in the rectangular wave alternating current (AC), and the electrolytic recombination of the conductive polymer PEDOT:PSS was carried out. PEDOT:PSS is a three-dimensional electrode configuration. In 2021, PEDOT:PSS was characterized by "quantization, current flow, conductivity, and transformation in solution space." 2. The possibility of learning is demonstrated by the success of the project. The second dimension is the third dimension. The analysis method of potential distribution is based on the two-dimensional method and the three-dimensional method. The three-dimensional system successfully regenerates the spatial scale and time of the system, and the relationship between the system and the system is important.

项目成果

期刊论文数量（10）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Handbook of Unconventional Computing

非常规计算手册

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Yuna Harada ; Kenta Iwai ; Masato Nakayama ; Takanobu Nishiura;福家水月;宮内洸希，清雄一，田原康之，大須賀昭彦;Megumi Akai-Kasaya and Tetsuya Asai (Andrew Adamatzky Ed.)
通讯作者：
Megumi Akai-Kasaya and Tetsuya Asai (Andrew Adamatzky Ed.)

Smart hardware architecture with random weight elimination and weight balancing algorithms

具有随机权重消除和权重平衡算法的智能硬件架构

DOI：
10.1587/nolta.13.336
发表时间：
2022
期刊：
Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE
影响因子：
0
作者：
Ali Emiliano J.;Amemiya Yoshiki;Akai-Kasaya Megumi;Asai Tetsuya
通讯作者：
Asai Tetsuya

Heuristic model for configurable polymer wire synaptic devices

可配置聚合物线突触装置的启发式模型

DOI：
10.1587/nolta.13.379
发表时间：
2022
期刊：
Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE
影响因子：
0
作者：
Amemiya Yoshiki;Jose Ali Emiliano;Hagiwara Naruki;Akai-Kasaya Megumi;Asai Tetsuya
通讯作者：
Asai Tetsuya

Neuromorphic Devices using Spatial Free Wiring of Conductive Polymer for Hardware Artificial Neural Networks

使用导电聚合物的空间自由布线用于硬件人工神经网络的神经形态设备