| 講演名 | 2020-12-02 STDP学習側を用いた酸化物半導体薄膜シナプス素子の検討 片桐 徹也(龍谷大), 山川 大樹(龍谷大), 谷内田 健太(龍谷大), 森垣 和樹(龍谷大), 木村 睦(龍谷大), |
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| 抄録(和) | ニューロモルフィックハードウェアは現在のノイマン型コンピュータ上で実行される人工知能（Artificial Intelligence; AI）が抱える消費電力やロバスト性の問題を持たない低消費電力で高性能なハードウェアとして期待されている。先行研究においては酸化物半導体であるアモルファス In-Ga-Zn-O(a-IGZO)をシナプス素子として用いたデバイスによる文字認識学習に成功した。本研究ではさらなる低消費電力化、高性能化を目指し、生物学的シナプスのスパイクタイミング依存可塑性 (Spike Timing Dependent Plasticity; STDP)を用いたスパイキングニューラルネットワーク(Spiking Neural Network; SNN)のシナプス素子にa-IGZOが使用可能であるか検討を行った。 |
| 抄録(英) | Neuromorphic hardware is expected as low power consumption and high performance hardware that does not have the power consumption and robustness problems of artificial intelligence running on current von Neumann computers. In previous research, we succeeded in character recognition learning using a device that uses amorphous In-Ga-Zn-O(a-IGZO), which is an oxide semiconductor, as a synaptic element. In this study, we investigated whether a-IGZO can be used as a synaptic element in a spiking neural network(SNN) that using spike timing-dependent plasticity (STDP) with the aim of further reducing power consumption and improving performance. |
| キーワード(和) | Neural Network / Neuromorphic / Synapse / Spike Timing Dependent Plasticity / IGZO |
| キーワード(英) | Neural Network / Neuromorphic / Synapse / Spike Timing Dependent Plasticity / IGZO |
| 資料番号 | EID2020-6,SDM2020-40 |
| 発行日 | 2020-11-25 (EID, SDM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EID / SDM / ITE-IDY |
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| 開催期間 | 2020/12/2(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | シリコン関連材料の作製と評価およびディスプレイ技術 / 半導体材料プロセス・デバイス研究会 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 山口 留美子(秋田大) / 平野 博茂(タワー パートナーズ セミコンダクター) |
| 委員長氏名（英） | Rumiko Yamaguchi(Akita Univ.) / Hiroshige Hirano(TowerPartners Semiconductor) |
| 副委員長氏名（和） | 山口 雅浩(東工大) / 石原 朋幸(ジャパンディスプレイ) / 大見 俊一郎(東工大) |
| 副委員長氏名（英） | Masahiro Yamaguchi(Tokyo Inst. of Tech.) / Tomoyuki Ishihara(Japan Display) / Shunichiro Ohmi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 伊達 宗和(NTT) / 中田 充(NHK) / 森 貴洋(産総研) / 小林 伸彰(日大) |
| 幹事氏名（英） | Munekazu Date(NTT) / Mitsuru Nakata(NHK) / Takahiro Mori(AIST) / Nobuaki Kobayashi(Nihon Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木村 睦(龍谷大) / 志賀 智一(電通大) / 小南 裕子(静岡大) / 水﨑 真伸(シャープ) / 神原 誠之(奈良先端大) / 野田 泰史(パナソニック) / 諏訪 智之(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mutsumi Kimura(Ryukoku Univ.) / Tomokazu Shiga(Univ. of Electro-Comm.) / Hiroko Kominami(Shizuoka Univ.) / Masanobu Mizusaki(SHARP) / Masayuki Kanbara(NAIST) / Taiji Noda(Panasonic) / Tomoyuki Suwa(Tohoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Electronic Information Displays / Technical Committee on Silicon Device and Materials / Technical Group on Information Display |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | STDP学習側を用いた酸化物半導体薄膜シナプス素子の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation of oxide semiconductor thin film synapse using STDP learning method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Neural Network / Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | Neuromorphic / Neuromorphic |
| キーワード(3)（和/英） | Synapse / Synapse |
| キーワード(4)（和/英） | Spike Timing Dependent Plasticity / Spike Timing Dependent Plasticity |
| キーワード(5)（和/英） | IGZO / IGZO |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 片桐 徹也 / Tetsuya Katagiri |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 龍谷大学(略称：龍谷大) Ryukoku University(略称：Ryukoku Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山川 大樹 / Daiki Yamakawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 龍谷大学(略称：龍谷大) Ryukoku University(略称：Ryukoku Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 谷内田 健太 / Kenta Yatida |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 龍谷大学(略称：龍谷大) Ryukoku University(略称：Ryukoku Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 森垣 和樹 / Kazuki Morigaki |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 龍谷大学(略称：龍谷大) Ryukoku University(略称：Ryukoku Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 木村 睦 / Mutsumi Kimura |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 龍谷大学(略称：龍谷大) Ryukoku University(略称：Ryukoku Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-12-02 |
| 資料番号 | EID2020-6,SDM2020-40 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | EID-272,SDM-273 |
| ページ範囲 | pp.21-24(EID), pp.21-24(SDM), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-11-25 (EID, SDM) |