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単一アナログデバイスと局所的学習則を用いるリアルニューロモーフィックシステム

使用单个模拟设备和本地学习规则的真实神经形态系统

基本信息

批准号：
19K11876
负责人：
木村睦
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Nara Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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

人工知能は、未来の社会の中心となる技術であるが、サイズと電力が問題である。ニューロモーフィックシステムは、脳の模倣で、コンパクト・低消費電力が期待できる。そこで我々は、超コンパクト・超低パワーのリアルニューロモーフィックシステムの研究を、アーキテクチャ・マテリアル・アルゴリズムの観点から進めている。本研究では、上記の新技術を導入した動作を、シミュレーション・実機で確認し、実用的かつ人間の脳と同様な超コンパクト・超低パワーの汎用人工知能の可能性を検討する。現在まで、シミュレーションで、アモルファス金属酸化物半導体のメモリスタ・強誘電体キャパシタのメムキャパシタをモデリングし、新規ニューロン・シナプス回路を設計し、ディープ・畳み込み・さらにスパイキングニューラルネットワークを構築し、デバイス・回路特性を意識する学習方法を考案し、Pythonの論理シミュレーション・HSPICEの回路シミュレーションを行い、連想記憶・画像認識の機能をMNIST・CIFAR-10の文字・画像のデータセットで評価した。アナログメモリスタとキャパシタを集積化する動的メムキャパシタでも正確な動作解析に成功した。これで、たとえばMNISTで97%という極めて高い認識成功率を達成した。いっぽう、実機では、3次元積層構造メモリスタ・PZT・BLTアナログメムキャパシタの作製に成功し、クロスポイントアレイなどを用いて動作確認に成功した。今後は、実機で、2022年度にシミュレーション・設計は完了していて、2023年度に納品されるLSIチップの機能評価を行う。ここでは、100万素子程度の集積化であり、動作確認・消費電力解析などを行う。最後に、大規模化では、大規模の1兆素子程度のニューロモーフィックシステムを想定し、超コンパクト・低パワーの人工知能の実現にむけての可能性も検討し、汎用人工知能としての動作を評価する。

Artificial intelligence is the center of society in the future.ニューロモーフィックシステムは、脳の模仿で、コンパクト·低消费电力が期待できる。The research on the development of the new technology is very important. This study examines the possibility of introducing the new technologies described above into the system, identifying and implementing them in practice, and identifying the similarities and differences between human and ultra-low-level technologies. Now, the design of metal oxide semiconductor, the design of metal oxide semiconductor circuit, the design of metal oxide semiconductor circuit. Python's logic system, HSPICE's loop system, memory system, image recognition system, MNIST CIFAR-10 's text system, image recognition system, etc. The correct motion analysis was successful in the integration of motion.これで、たとえばMNISTで97%という极めて高い认识成功率を达成した。3-D laminated structure, PZT, BLT, etc. In the future, we will complete the functional evaluation of LSI design in 2022 and 2023.ここでは、100万素子程度の集积化であり、动作确认·消费电力解析などを行う。Finally, large-scale, large-scale, one-trillion-pixel level of artificial intelligence is considered, and the possibility of the realization of ultra-low-level artificial intelligence is discussed, and the action of universal artificial intelligence is evaluated.

项目成果

期刊论文数量（122）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Neuromorphic System Using Memcapacitors and Autonomous Local Learning

DOI：
10.1109/tnnls.2021.3106566
发表时间：
2021-09
期刊：
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
影响因子：
10.4
作者：
Mutsumi Kimura;Yuma Ishisaki;Yuta Miyabe;Homare Yoshida;Isato Ogawa;Tomoharu Yokoyama;Ken-Ichi Haga-Ken-Ichi-H
通讯作者：
Mutsumi Kimura;Yuma Ishisaki;Yuta Miyabe;Homare Yoshida;Isato Ogawa;Tomoharu Yokoyama;Ken-Ichi Haga-Ken-Ichi-H

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