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

使用数字电路的新型硅神经网络

基本信息

批准号：
21650069
负责人：
河野崇
金额：
$ 1.79万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2009
资助国家：
日本
起止时间：
2009 至 2011
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21650069/
关键词：
脳型情報処理シリコンニューロンニューラルネットワーク

项目摘要

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。

再现神经细胞和突触动态行为的电子电路称为硅神经元和硅突触。该研究项目的目的是利用数字运算电路构建一个将硅神经元和硅突触结合在一起的硅神经网络，并将其应用于颅神经系统和神经形态系统的实时模拟器。今年，我们将在第一年设计的小型硅神经网络的基础上，设计构建大型硅神经网络所需的基础设施，并建立实现超过1000个神经元的全连接网络的技术。一个由 256 个神经元组成的完全连接的网络，并证实它可以执行联想记忆任务。关于硅神经元电路，除了第一年设计的基于二变量模型的可以实现Posikin分类1级和2级之外，我们还构建了一个能够自发爆发的模型并实现了一个系统。具有多样化动态的大规模神经元网络，这两点是实现类似于脑神经系统的信息处理系统和实时模拟器所必需的基础技术。该研究项目中设计的硅神经网络已被证实可以与Xilix的FPGA配合使用（原则上也可以与其他公司制造的芯片配合使用），并且预计可以通过使用通用技术来降低成本。还证实可以在50至100 KHz的极低频率下实现足够的性能，使其兼容近阈值逻辑等超低功耗技术。因此，预计通过开发本研究中开发的基础技术，将有可能实现比使用传统数字计算机 Ru 的系统和模拟器更紧凑、更便宜且功耗更低的神经形态系统和模拟器。