時間領域情報処理による脳型集積システム(ニューロハードウェア,一般)

概要

論文の詳細を見る
我々は従来より,パルス変調信号により時間領域で積和演算および任意非線形変換が行える「アナログ・デジタル融合回路アーキテクチャ」と名付けた方式を提案し,これに基づき各種の脳型視覚処理LSIおよびニューラルネットワークLSIを開発してきた.時間領域での非線形変換は,変換関数と同形の非線形な時間関数で表される電圧または電流波形を用いることで実現できる.これまで,波形生成回路の占有面積の関係から,任意非線形関数波形を複数の演算回路で共有する方式を用いてきたが,この方式では各演算回路が同期的に動作せざるを得ない.しかし,いくつかのモデルでは非同期動作が必要となることがある.スパイクタイミング依存シナプス可塑性(STDP)はその一例である.本報告では,他の例として相対的なスパイクタイミング差による類似度(距離)演算回路を紹介する.また,準周期的にスパイク発火するニューロンのモデルである位相振動子を同期・非同期両方式でCMOS回路で実現した例を示す.回路シミュレーション結果より,このモデルをスパイクタイミングイベント駆動により非同期で動作させることにより,処理時間および消費電力の大幅な削減が期待できることを示す.
2008-10-31