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KAIST、ニューロモーフィックチップのシナプスを開発

人間の脳を模倣したニューロモーフィックチップの商用化に寄与の見込み


大徳所在のKAIST(シン・ソンチョル総長)は電気電子工学部のチェ・ソンユル教授研究チームがメモリスタ(Memristor)素子の駆動方式をアナログの形に変えてニューロモーフィックチップのシナプスとして活用する技術を開発したと2月10日に発表した。

人間の脳に似た半導体として知られるニューロモーフィックチップは既存の半導体チップのもつ電力確保の問題を解決でき、データ処理の過程を統合できることから次世代技術として注目されている。

メモリスタはメモリとレジスタの合成語で、流れた電流量により抵抗値が変わり、その状態を保持する機能を持つ。特にニューロモーフィックチップ内部において物理的人工神経網を効果的に実現できるクロスバーアレイ(crossbar array)の製造に最適な素子として知られている。

物理的人工神経網はニューロン回路とこれらの連結部であるシナプス素子で構成されるが、ニューロモーフィックチップ基盤の人工知能演算を遂行する際に各シナプス素子ではニューロン間の連結強度をあらわす伝導度加重値がアナログデータとして記録、更新されねばならない。

既存のメモリスタは大部分非揮発性メモリの実現に適したデジタル特性をもち、アナログ方式の駆動に限界があってシナプス素子としての応用が難しかった。

チェ教授研究チームはプラスチック基板の上に高分子素材基盤の柔軟メモリスタを製造し素子内部に形成される伝導性金属フィラメントの大きさを金属原子の水準に薄く調節すればメモリスタの動きがデジタルからアナログに変わることを発見した。

研究チームはこれを利用してメモリスタの伝導度加重値を連続的かつ線形的に更新し、機械的変形の状態でも正常に作動する柔軟メモリスタシナプス素子を製造した。柔軟メモリスタシナプスで構成される人工神経網は学習で人間の顔を認識分類することができ損傷された顔のイメージも認識可能という。

研究に当ったチェ教授は「メモリスタ素子の駆動方式がデジタルからアナログへ変化する主要原理をつきとめたことでメモリスタ素子をデジタルメモリやシナプス素子に応用できるようになった。高性能ニューロモーフィックチップの開発加速化に役立つだろう」と述べた。

研究にはチャン・ビョンチョル博士、キム・ソンギュ博士、ヤン・サンユン研究教授が共同第1著者として参与し、米国ノースウェスタン大学、KAISTのイム・ソンガプ教授も参加した。

研究結果はナノ科学分野の国際学術誌『Nano Letters』に1月4日付で掲載された。





[2019-02-15]

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