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
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
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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