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メムキャパシタと自律局所学習を用いるニューロモーフィックシステムを開発　~超コンパクト・低電力消費の人工知能への応用を期待~ (2021/9/9)

　コンピューティング・アーキテクチャ研究室の木村睦客員教授が、龍谷大学・奈良先端大・北陸先端科学技術大学院大学の共同研究で、メムキャパシタと自律局所学習を用いるニューロ モーフィックシステムを開発しました。
　研究成果は、「IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems」（Impact Factor=10.451）に掲載。
　メムキャパシタは、従来の抵抗素子メモリスタのような貫通電流がないため、電力消費が大幅に減ります。また、自律局所学習は、単一素子が自分自身の駆動条件のみで特性を変化させる学習方式であり、将来の高集積化が容易となります。 このように、従来の人工知能基盤と比べると、劇的なコンパクト化・低電力消費が期待できます。

　コンピューティング・アーキテクチャ研究室はシステム化と評価、龍谷大学はデバイス作製、北陸先端科学技術大学院大学は材料開発と、３拠点の垂直統合により新材料を人工知能基盤に結び付けた、先進的な開発体制も大きな特長です。

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