研究詳細
RESEARCH
Research and Industry-Academia Collaboration
研究?産学連携
脳にヒントを得たアルゴリズムとシステム
概要
脳にヒントを得た コンピューティングは、スパイキング ニューロン ネットワーク モデルを使用して、従来の人工ニューラル ネットワークよりも電力/エネルギー効率の高い方法で機械学習の問題を解決します。私たちは、以前に開発したフォールト トレラントな 3 次元オンチップ相互接続テクノロジを搭載した、適応型低電力スパイキング ニューロモルフィック システムと SoC を研究しています。特に、さまざまなネットワーク パラメータ (スパイクの重み、ルーティング、隠れ層、トポロジなど) の再構成を可能にする適応型構成方法、フォールト トレランス、熱を考慮したマッピング方法、オンライン学習アルゴリズムなど、革新的なアルゴリズムとニューロモルフィック システムを調査しています。対象アプリケーションには、擬人化ロボットやエッジ コンピューティングが含まれます。
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