シリコンニューロン及びシリコンシナプスによるネットワーク構築

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本年度は、主としてシリコンニューラルネットワーク回路の設計とVerilog-Aシミュレーションを行った。生体の動作原理を模倣することにより、従来のデジタルコンピュータと異なる原理によって動作する、自律的で柔軟なシステムを構築することで、デジタルコンピュータの苦手とする処理をコンパクトで超低消費電力な電子回路で実現しようとする考え方は近年ますます注目を集めている。生体においては、ハーフセンターオシレータと呼ばれる抑制性の相互結合をもつ2ニューロンからなる単純なニューラルネットワークが、運動パターンの生成などに重要な役割を果たしていることが知られているが、様々なアクチュエータデバイスを自律的に制御することのできるシリコンニューラルネットワークを実現するための基盤として、シリコンハーフセータオシレータ回路を設計した。さらに、本回路のVerilog-Aシミュレーションモデルによって検証い、我々の設計した回路において、2つのシリコンニューロンが互いに半位相ずれて同期バースト発火することを確認した。この際、昨年度までに設計したシリコンシナプス回路のうち、スパイク伝達によるシナプスを模倣したシリコンシナプス回路に注目し、これを改良して抑制性結合を実現した。このシリコンシナプス回路は外部から与えるパラメータ電圧によって抑制性結合だけでなく興奮性結合も実現できるため、ハーフセンターオシレータ以外のニューラルネットワークの構築への応用が原理的に可能である。外国人特別研究員が帰国後も共同研究を継続しており、本研究室で行なうシリコンハーフセンターオシレータ回路の実装と回路実験を基に、より安定した動作と、より複雑な構造をもつ運動パターンジェネレータの実現を目指して研究を進めている。