進化型計算機能を有する自律再構成ハードウェアに関する研究

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VLSI技術の発展により、可変結合論理アレイ素子を用いて動作環境に応じ機能を自律的に変化させる進化型ハードウェアに関する研究が注目されている。本研究では、静的FPGAや動的FPGAなどのプログラマブル論理素子により実用規模VLSIシステムに進化型計算を適用させ、自律再構成が可能なハードウェア方式について研究を行ってきた。特に、進化型計算機能に基づいた再構成システムの詳細な性能評価を行った。その結果、階層型ニューラルネットワークの故障補償可能な再構成型ハードウェアに適応した進化型計算の機能回路システムと遺伝的アルゴリズムにより学習した回路情報をハードウェア実装することにより木構成方式の有用性を示した。次に、故障状況に応じてニューラルネットワーク構成を可変にできる自律再構成ハードウェアシステムならびに進化型計算機能を適用した故障回避可能な格子型結合プロセッサ縮退再構成システムについて詳細に検討した。その結果、FPGAデバイスを用いた進化型計算機能回路システムを搭載した故障補償可能な階層型ニューラルネットワークハードウェア実装システムに関する研究成果に基づいて、新しく考案した遺伝的アルゴリズム学習、回路情報と故障補償可能ニューラルネットワークは、問題規模や動作環境に応じてネットワーク構成を自律的に変化させることが出来ることが分かった。更に、進化型計算機能に基づいた自律再構成格子型結合プロセッサ縮退再構成方式や遺伝的アルゴリズムの故障回避コーディング学習方式の提案とシステム実装を行いその性能評価を行った。これらの研究成果により、進化型計算機能に基づいた故障回避可能な自律格子型結合プロセッサ縮退再構成方式の有用性を明らかにした。