ソフトコンピューティング集積システム研究室

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[ 教授 ] 堀尾 喜彦 

研究活動

我々の脳は、非常に複雑ではあるが一定の構造を持った夥しい数の神経細胞から成るネットワークから構成されている。この大規模な物理・化学系による高度な情報処理は、現在のデジタル計算機とは全く異なる原理で行われており、脳は、デジタル計算機が不得手とする問題に対して、高速かつ効率的に答えを出すことができる。このような脳の計算様式にヒントを得、特に、半導体集積回路等による「物理ダイナミカルプロセスによる情報処理」に着目し、小型で低消費電力でありながら、実世界の様々な問題に高速に対処できる、ブレインモルフィックコンピューティングハードウェアの実現を目指す。

図1:カオスニューラルネットワークリザバー。

ソフトコンピューティング集積システム研究分野|
堀尾教授

研究テーマ

○ブレインモルフィックコンピューティングハードウェア
○脳型アナログVLSI回路の開発に関する研究
○高性能脳型計算システムの開発とその応用に関する研究
○意識過程の実現を目指す脳型VLSIシステムの開発に関する研究

脳の情報処理様式に学んだ、高性能で効率的、柔軟でロバストな情報処理装置である「ブレインモルフィックコンピュータ」の実現を目指して研究を進めている。特に、脳が多数の神経細胞の複雑なネットワークであることに注目し、物理的な高次元複雑ダイナミクスによる「プロセスによる情報処理」を、アナログ集積回路を核とした計算システムとして実装する。そのため、高次元カオス結合系や大規模複雑系の集積回路実装技術や、超低消費電力で動作する非同期ニューラルネットワーク集積回路構成技術、物理デバイス、特にスピントロニクスデバイスによるニューロンやシナプス実装技術など、脳型コンピュータのハードウェア実現のための基盤技術の開発を行っている。これと同時に、従来のデジタル計算機とは異なる、超並列脳型コンピュータアーキテクチャとその応用についても研究を進めている。また、ダイナミックに状態や構成が変化する複雑ネットワークにより、自己や意識を持つ自律的な脳型コンピュータの実現も目指している。

(左)3D 積層集積回路用サイクリックカオスニューラルネットワークリザバープロトタイプチップ。(右)測定された分岐特性