東北大学 研究シーズ集

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ブレインモルフィックコンピューティングハードウェア

更新:2020-06-16
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特徴・独自性

脳が特異的に持つ機能(例えば、意識/無意識過程、自己、選択的注意など)を、これまでの情報科学的な方法とは異なり、デバイスの物理的な特性・ダイナミクスを用いて直接的に構築することにより、小型高効率高性能な脳型ハードウェアの開発を行う。具体例としては、カオスニューラルネットワークリザバー、高次元複雑ダイナミクスによる最適化、スピン軌道トルクデバイスによるニューラルネットワーク等である。

産学連携の可能性 (想定される用途・業界)

この脳型ハードウェアは、ユーザ個人の情報の学習が必須なエッジ端末に有効で、例えば、補聴器や入れ歯に内蔵して心電や脳波、唾液成分などの学習により、異常検知を行う見守りデバイスなどへの応用が期待できる。

研究者

電気通信研究所

堀尾 喜彦 教授 
工学博士

HORIO, Yoshihiko, Professor

キーワード

関連情報

[論文]
ブレインモルフィックコンピューティングと物理デバイスへの期待[応用物理、vol. 88、 no. 9、 2019、pp. 619-623]
ブレインモルフィックコンピューティングハードウェアとHuman-centric Edge AI [日本神経回路学会誌、vol. 25、 no. 4、 pp. 140-147、2018]
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