| 講演名 | 2022-09-29 スパイキングニューラルネットワークのアナログ回路実装と時系列情報処理への応用 守谷 哲(東北大), 山本 英明(東北大), 弓仲 康史(群馬大), 佐藤 茂雄(東北大), 堀尾 喜彦(東北大), |
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| 抄録(和) | 近年，センサ信号などの低次元な信号をセンサの近傍で処理するエッジコンピューティングの重要性が高まっている．神経回路のダイナミクスを模倣したスパイキングニューラルネットワーク（SNN）は，空間情報だけでなく時間情報を効率的に取り扱えることから，エッジコンピューティングに適した情報処理技術として注目を集めている．本研究ではCMOSトランジスタの持つアナログ的特性を活用して，低消費電力で神経スパイクを再現するニューロン回路およびSNN 回路を設計・試作した．ニューロンの示す複雑な神経スパイクが100 fJ/spike 以下の消費電力で実現できうることが明らかになった．またニューロン回路を結合して構成したネットワークから得られたスパイク列に対してリザバー計算の枠組みを適用し，提案回路が時系列情報処理に適用出来ることを示した．本結果は低電力エッジデバイスの実現に寄与するものである． |
| 抄録(英) | Edge computing in which low-dimensional signals such as sensor output are processed nearby sensors have become increasingly important. Spiking neural networks (SNNs), which simulate the dynamics of neural circuits, have attracted attention as a suitable information processing technology for edge computing due to their efficiency to handle not only spatial information but also temporal information. In this study, we designed and fabricated neuron circuits and SNN circuits that reproduce neural spikes with low power consumption by taking advantage of the analog characteristics of CMOS transistors. We found that the complex neural spikes were reproduced with power consumption of less than 100 fJ/spike. We also applied the framework of reservoir computation to spike trains obtained from SNN circuits and showed that the proposed circuits can be applied to time series information processing. These results contribute to the realization of low-power edge devices. |
| キーワード(和) | スパイキングニューロン / スパイキングニューラルネットワーク / アナログ回路 |
| キーワード(英) | spiking neuron / spiking neural networks / analog circuit |
| 資料番号 | NC2022-33 |
| 発行日 | 2022-09-22 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2022/9/29(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain Architecture, NC, ME |
| 委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 堀 潤一(新潟大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Junichi Hori(Niigata Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(東京都市大学) / 吉田 久(近畿大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) / Hisashi Yoshida(Kinki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) / 奥野 竜平(摂南大) / 辛島 彰洋(東北工大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) / Ryuhei Okuno(Setsunan Univ) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) / 湯田 恵美(東北大) / 金子 美樹(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / Emi Yuda(Tohoku Univ) / Miki Kaneko(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スパイキングニューラルネットワークのアナログ回路実装と時系列情報処理への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analog circuit implementation of spiking neural networks and its application to time-series information processing |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイキングニューロン / spiking neuron |
| キーワード(2)（和/英） | スパイキングニューラルネットワーク / spiking neural networks |
| キーワード(3)（和/英） | アナログ回路 / analog circuit |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 守谷 哲 / Satoshi Moriya |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山本 英明 / Hideaki Yamamoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 弓仲 康史 / Yasushi Yuminaka |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 群馬大学(略称：群馬大) Gunma University(略称：Gunma Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 佐藤 茂雄 / Shigeo Sato |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 堀尾 喜彦 / Yoshihiko Horio |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ) |
| 発表年月日 | 2022-09-29 |
| 資料番号 | NC2022-33 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NC-195 |
| ページ範囲 | pp.5-5(NC), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2022-09-22 (NC) |