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Development of single-electron reservoir compuiting

单电子储层计算的发展

基本信息

批准号：
19H02545
负责人：
大矢剛嗣
金额：
$ 10.73万
依托单位：
Yokohama National University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は「リザーバコンピューティング(RC)モデルを単電子デバイスに実装するための回路アーキテクチャの開発」をすることである。RCとは、近年注目を浴びているニューラルネットワーク(NN)モデルの一つである。最大の特徴は、リザーバと呼ばれる部分に含まれるニューロン間の接続や結合重みの設定法であり、一般的なNNでは十分に検討の必要があった設定・手法が不要になっている点である。究極的にはリザーバ部内のニューロン間配線はゼロでも構わないというのも回路アーキテクチャを考える際には大変魅力的である。よって、応募者のこれまでの「単電子回路＋NN」研究の知見を活かしつつRCモデルを導入することで、単電子回路研究の課題である配線数の問題と学習（シナプス結合の荷重変更）、およびこれまでの雑音・ノイズ利用を包括した新しい単電子情報処理の仕組みが完成する可能性がある。本研究課題においては特に(i)リザーバコンピューティングモデルを基にどのように単電子回路化するのか、(ii) (i)の(配線数を抑制した)設計回路が雑音・ゆらぎ環境下で所望の動作をするか、(iii)動作した場合に、なぜ動作出来ているのかを説明できる理論の構築、(iv)学習機能の実装とそれが正常動作をするかの確認の4点について着目し研究を進めている。2022年度は2021年度に引き続き、主に(iv)について研究を進め、より実践的なオンライン学習の導入とその実現可能性を見出した。さらに、(iii)の理論構築についても検討を進めているところである。本年度の研究成果については、査読付き英語論文を2報、査読付き国際会議発表を5件、国内学会発表を12件（1件の招待講演含む）するに至った。

The purpose of this study is:バイスに実装するための路アーキテクチャの开発」をすることである. RC とは, を Bath びているニューラルネットワーク (NN) モデルの一つである has attracted attention in recent years. The method of setting the maximum special value, the maximum の special 徴は, the リザーバとcall ばれる part contains the まれるニューロンのconnection続やcombine the heavy みの setting methodあり, the general NNでは is very necessary and the setting and technique are not necessary. The ultimate interior wiring harnessというのも路アーキテクチャを考える久久大変超碰。よって、応人者のこれまでの「Single Electronic Circuit＋NN」Research の知见を生かしつRCモデルをIntroduction of することで、Single Electronic Circuit Research Project であるWiring Number のProblems and learning (シナプスcombination of load changes),およびこれまでの雑音・ノイズUtilization includes the possibility of completing the new electronic intelligence processing unit. This research topic is においては特に(i)リザーバコンピューティングモデルをbased にどのように単electronic circuitization するのか、(ii) (i) (The number of wirings is suppressed) The circuit is designed to operate as expected in the environment, (iii) the operation is expected in the situation, and the operation is performed in the environmentるのかをExplanationできるTheoreticalのConstruction, (iv) Learning functionの実assembleとそれがNormal actionをするかのConfirmationの4 pointsについてObjectiveしResearchをEnterめている. In 2022 and 2021, に cited き続き, main に (iv) について research を jin め, より実 practice ’s なオンライの introduction とその実 now possibility を见出した.さらに、(iii)のTheoretical construction についても検question を入めているところである. This year's research results include 2 English papers, 5 international conference presentations, and 12 domestic academic presentations (1 including a reception lecture).