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:2021-07-12
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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 システム・ソフトウェア研究部門 ソフトコンピューティング集積システム研究室

堀尾 喜彦 教授 
工学博士

HORIO Yoshihiko, Professor

キーワード

関連情報

[論文]
K. Fukuda, Y. Horio, T. Orima, K. Kiyoyama, and M. Koyanagi, "Cyclic reservoir neural network circuit for 3D IC implementation," Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. 12, no. 3, pp. 309-322, DOI: 10.1587/nolta.12.309, July 1, 2021. (Invited Paper)
A. Kurenkov, S. DuttaGupta, C. Zhang, S. Fukami, Y. Horio, and H. Ohno, "Artificial neuron and synapse realized in an antiferromagnet/ferromagnet heterostructure using dynamics of spin-orbit torque switching," Advanced Materials, 1900636, DOI: 10.1002/adma.201900636, April, 2019.
Y. Horio, "A brainmorphic computing hardware paradigm through complex nonlinear dynamics," in Understanding Complex Systems, V. In, P. Longhini, and A. Palacios, eds., Springer, ISBN 978-3-030-10891-5, Chapter 5, pp. 36-43, DOI: 10.1007/987-3-030-10892-2_5, 2019.
W. A. Borders, H. Akima, S. Fukami, S. Moriya, S. Kurihara, Y. Horio, S. Sato, and H. Ohno, "Analogue spin–orbit torque device for artificial-neural-network-based associative memory operation," Applied Physics Express, vol. 10, pp. 013007-1 - 013007-4, DOI: 10.7567/APEX.10.013007, Dec. 2016.
[解説]
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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