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講演抄録/キーワード
講演名 2019-12-06 10:10
小脳スパイキングニューラルネットワークモデルのFPGA実装
進士裕介中部大)・奥野弘嗣阪工大)・平田 豊中部大MBE2019-46 NC2019-37
抄録 (和) 小脳は運動の制御と学習の中核を担う.小脳の神経回路網の構造と構成要素である各種ニューロンの特性は,長年の解剖・生理学的研究により全容が明らかにされつつある.こうした小脳神経回路網と同等の機構を持つスパイキングニューラルネットワークで人工小脳を構築すれば,その情報処理機構を詳細に解析できるのみならず,実機の適応制御に応用できる.さらに,動物の小脳と人工小脳を双方向接続することにより,運動学習の促進や小脳性運動失調症の改善を補助できる可能性がある.本研究では,これらの応用を想定し,小型・軽量かつ低消費電力で並列演算に優れるfield-programmable gate array(FPGA)に人工小脳を実装した.また,実機適応制御の単純な例として,動作途中で負荷変化が生じるDCモータ制御を実施し,その有効性を評価した. 
(英) The cerebellum is crucially involved in motor control and learning. Its neuronal network architecture and firing properties of the neuron types constituting the cerebellar cortical network have been identified by anatomical and physiological studies for the past four decades. Several artificial cerebellums, namely mathematical models of the cerebellum, have been constructed by referring to such anatomical/physiological evidence to understand neural basis of motor control and learning, envisioning applications to real-world robotics. One of the distinctive characteristics of the cerebellum is a large number of neurons forming the neural network. Thus, simulating a realistic artificial cerebellum requires abundant computational power and resources, and running it in realtime for real-world robotics applications is quite challenging. In this study, we implemented an artificial cerebellum on a field-programmable gate array (FPGA) that is characterized as compact, lightweight, low power consumption, and parallel computing. We applied this FPGA artificial cerebellum to real-world adaptive control of a direct-current motor as a simple example, and demonstrated its effectiveness in comparison with an ordinary feedback controller.
キーワード (和) 人工小脳 / Spiking Neural Network / FPGA / 適応制御 / / / /  
(英) Artificial Cerebellum / Spiking Neural Network / FPGA / Adaptive Control / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 328, NC2019-37, pp. 7-12, 2019年12月.
資料番号 NC2019-37 
発行日 2019-11-29 (MBE, NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MBE2019-46 NC2019-37

研究会情報
研究会 NC MBE  
開催期間 2019-12-06 - 2019-12-06 
開催地(和) 豊橋技術科学大学 
開催地(英) Toyohashi Tech 
テーマ(和) NC, ME, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2019-12-NC-MBE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 小脳スパイキングニューラルネットワークモデルのFPGA実装 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Implementation of Cerebellar Spiking Neural Network Model on a FPGA 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 人工小脳 / Artificial Cerebellum  
キーワード(2)(和/英) Spiking Neural Network / Spiking Neural Network  
キーワード(3)(和/英) FPGA / FPGA  
キーワード(4)(和/英) 適応制御 / Adaptive Control  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 進士 裕介 / Yusuke Shinji / シンジ ユウスケ
第1著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: Chubu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 奥野 弘嗣 / Hirotsugu Okuno / オクノ ヒロツグ
第2著者 所属(和/英) 大阪工業大学 (略称: 阪工大)
Osaka Institute of Technology (略称: OIT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 平田 豊 / Yutaka Hirata / ヒラタ ユタカ
第3著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: Chubu Univ.)
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講演者
発表日時 2019-12-06 10:10:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-MBE2019-46,IEICE-NC2019-37 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.327(MBE), no.328(NC) 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MBE-2019-11-29,IEICE-NC-2019-11-29 


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