CIESコンソーシアム

CIES共同研究

タイプⅠ：産学共同プロジェクト提案型

高次元系列データ処理のための再帰型ニューラルネットワーク集積回路の開発

　近年、画像のような高次元データを高速・低消費電力で処理する専用回路の必要性が高まっています。この要求を満たすためには、回路実装に適した情報処理モデルが必要です。そこで我々は、万能計算能力を持つセルオートマトン（CA）とニューラルネットワークを組み合わせた情報処理モデルを研究しています。単層のCAの各セル毎に更新規則と初期状態を設定し、各セルの更新規則をまとめた「更新規則群」を計算ステップ毎に切り替え、仮想的に多層構造のネットワークとして動作する集積回路の実現を目指しています。CAのセル数と同じ数の入力データを処理できるため、高次元のデータ処理に適した回路構造です。また、CAの生成する時空間パターンを利用することで、静的なデータのみならず、動的なデータの処理も可能です。

受け入れ教員： 遠藤 哲郎教授