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| 講演名 | 2018-04-19 13:50 ［招待講演］アナログ型抵抗変化ニューロデバイス・システムのソフト・ハード一体型研究開発 ○秋永広幸・島 久・内藤泰久（産総研）・浅井哲也（北大）  ICD2018-5 エレソ技報アーカイブへのリンク：ICD2018-5 |
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| 抄録 | （和） | 我々は、アナログ型抵抗変化デバイス(Resistive Analog Neuro Device; RAND)を用いて、消費エネルギーを非連続的に低減し、従来型計算機の不得意な処理を補完する「脳型推論集積システム」を、ソフト・ハード一体で開発している。RANDは、すでに製品化されている抵抗変化型不揮発性メモリの技術資産を用いて開発を推進できるという強みを持っている。本講演では、まず、当該研究分野の動向を紹介し、次に、脳型情報処理に適したアナログ型抵抗変化デバイスとその特性評価はどうあるべきかについて述べる。また、集積化や重み転送の観点から、近い将来に優位になると期待しているRAND向け重み符号固定学習方法の定量的評価を行った結果も紹介する。 |
| （英） | Artificial Neural Network (ANN) System for Inference has attracted increasing attention. As widely known, Resistive Analog Neuro Device (RAND) is considered as one of the most promising devices to realize the energy-efficient ANN system and non von Neumann computing architecture which complements existing computing systems. The RAND has the great advantages regarding the miniaturization, because we can utilize the technical knowledge of the digital memory (ReRAM) in existence. Accordingly, the synchronized development of Hard- (namely RAND) and Soft- (for example, ANN architecture) systems is indispensable. In this contribution, the research trend of RAND system is shown, and we will discuss the method to evaluate the Artificial Intelligence (AI) Hard devices. Next, a novel leaning method that sets sign-invariant weights is also shown. This brings about effective innovation to the implementation of RAND, from the viewpoint of the larger device capacity and the faster data-transfer in the computing system. The obtained learned network showed the high accuracy comparable to non-sign-invariant ordinary networks for category classification. | |
| キーワード | （和） | アナログ型抵抗変化デバイス (RAND) / 脳型推論集積システム / ソフト・ハード一体開発 / / / / / |
| （英） | Resistive Analog Neuro Device (RAND) / Artificial Neural Network System for Inference / Hard- and Soft- Synchronized Developments / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 10, ICD2018-5, pp. 15-15, 2018年4月. | |
| 資料番号 | ICD2018-5 | |
| 発行日 | 2018-04-12 (ICD) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICD2018-5 エレソ技報アーカイブへのリンク：ICD2018-5 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICD |
| 開催期間 | 2018-04-19 - 2018-04-20 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | メモリ技術（深層学習、ニューロモルフィック、セキュリティ）および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICD |
| 会議コード | 2018-04-ICD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | アナログ型抵抗変化ニューロデバイス・システムのソフト・ハード一体型研究開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hard- and Soft- Synchronized Developments of Resistive Analog Neuro Devices and Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アナログ型抵抗変化デバイス (RAND) / Resistive Analog Neuro Device (RAND) |
| キーワード(2)（和/英） | 脳型推論集積システム / Artificial Neural Network System for Inference |
| キーワード(3)（和/英） | ソフト・ハード一体開発 / Hard- and Soft- Synchronized Developments |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 秋永 広幸 / Hiroyuki Akinaga / アキナガ ヒロユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島 久 / Hisashi Shima / シマ ヒサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内藤 泰久 / Yasuhisa Naitoh / ナイトウ ヤスヒサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浅井 哲也 / Tetsuya Asai / アサイ テツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-04-19 13:50:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | ICD |
| 資料番号 | ICD2018-5 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.10 |
| ページ範囲 | p.15 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2018-04-12 (ICD) |
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