デジタル回路による新しいシリコンニューラルネットワーク

神経細胞やシナプスのダイナミックな挙動を電子回路で再現したものをシリコンニューロン、シリコンシナプスと呼ぶ。本研究課題の目的は、デジタル演算回路を用い、シリコンニューロンとシリコンシナプスを組み合わせたシリコン神経ネットワークを構築し、脳神経系のリアルタイムシミュレータや、神経形態学的システムへの応用を図ることであった。本年度は、初年度に設計した小規模シリコン神経ネットワークを基に、大規模なシリコン神経ネットワークを構築するために必要な基盤設計を行い、1000ニューロン超の全結合ネットワークを実現するための技術を確立し、256ニューロンの全結合ネットワークの実装を行ない、連想記憶タスクを実行できることを確認した。また、シリコンニューロン回路についても、初年度設計したポジキン分類クラス1及び2を実現できる2変数モデルに基づいたものに加えて、自発的バースト発火が可能なモデルを構築、その実装も行ったo脳神経系は、多様なダイナミクスを持つ神経細胞の大規模ネットワークであり、脳神経系に類似した情報処理システムやリアルタイムシミュレータの実現にとって、これら2点は必要不可欠な基盤技術である。本研究課題で設計したシリコン神経ネットワークは、Xilix社製FPGAで動作することが確認されており(原理的に他社製チップでも問題なく動作する)、汎用技術を用いることによるコストを抑制が期待できる。また、50～100KHzという非常に低い周波数で十分な性能が発揮できることが確認されており、ニアスレショルドロジックなどの超低消費電力技術との相性がよい。従って、本研究で開発された基盤技術を発展させることにより、従来のデジタルコンピュータを用いた場合に比べ、大幅にコンパクト、安価で低消費電力な神経形態学的システム及びシミュレータを実現できると期待される。

神経細胞やシナプスのダイナミックな挙動を電子回路で再現したものをシリコンニューロン、シリコンシナプスと呼ぶ。本研究課題の目的は、デジタル演算回路を用い、シリコンニューロンとシリコンシナプスを組み合わせたシリコン神経ネットワークを構築し、脳神経系のリアルタイムシミュレータや、神経形態学的システムへの応用を図ることであった。本年度は、初年度に設計した小規模シリコン神経ネットワークを基に、大規模なシリコン神経ネットワークを構築するために必要な基盤設計を行い、1000ニューロン超の全結合ネットワークを実現するための技術を確立し、256ニューロンの全結合ネットワークの実装を行ない、連想記憶タスクを実行できることを確認した。また、シリコンニューロン回路についても、初年度設計したポジキン分類クラス1及び2を実現できる2変数モデルに基づいたものに加えて、自発的バースト発火が可能なモデルを構築、その実装も行ったo脳神経系は、多様なダイナミクスを持つ神経細胞の大規模ネットワークであり、脳神経系に類似した情報処理システムやリアルタイムシミュレータの実現にとって、これら2点は必要不可欠な基盤技術である。本研究課題で設計したシリコン神経ネットワークは、Xilix社製FPGAで動作することが確認されており(原理的に他社製チップでも問題なく動作する)、汎用技術を用いることによるコストを抑制が期待できる。また、50～100KHzという非常に低い周波数で十分な性能が発揮できることが確認されており、ニアスレショルドロジックなどの超低消費電力技術との相性がよい。従って、本研究で開発された基盤技術を発展させることにより、従来のデジタルコンピュータを用いた場合に比べ、大幅にコンパクト、安価で低消費電力な神経形態学的システム及びシミュレータを実現できると期待される。