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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-25 10:30
熱ダイナミクスを利用したスピントロニクスニューロンデバイスの数理モデル
菊地優志佐藤 拓Aleksandr Kurenkov堀尾喜彦深見俊輔東北大NLP2019-104
抄録 (和) シナプスの機能の1つであるスパイクタイミング依存可塑性(STDP)と,ニューロンの機能の1つであるリーク付き積分発火(LIF)特性を,同じ材料で再現するスピントロニクスデバイスが開発されている.これらのデバイスではニューロンとシナプスのダイナミクスを模倣するために,デバイスの熱ダイナミクスを利用している.本稿では,スピントロニクスニューロンデバイスの数理モデルを提案する.スピントロニクスニューロンデバイスは,パルス列が入力されたとき,デバイスの内部温度に依存してスイッチング確率が変化する確率的なスイッチング素子である.また,入力パルスの振幅,パルス幅,頻度に応じてデバイスの内部温度が時間的に変化することを利用して入力パルス列のリーク付き積分を実現している.提案するモデルでは,デバイスの内部温度をニューロンの内部状態,スイッチングを発火,スイッチング確率を出力関数としてモデルを構築する. 
(英) Spintronics device has been shown to reproduce some functionalities of synapse (i.e. spike-timing-dependent plasticity) and of a neuron (i.e. leaky integrate-and-fire: LIF) by same materials. In addition, these devices take advantage of its internal thermal dynamics to mimic neuronal temporal dynamics. The spintronics neuron devices are stochastic switching devices whose switching probability depends on the internal temperature. Thus, the switching probability changes through the device temperature controlled by input pulse series. In our model, the device internal temperature is regarded as an internal state of the LIF neuron. On the other hand, the switching is treated as firing/non-firing. Finally, the switching probability characteristics according to the input pulse frequency gives an output function of the proposed neuron model.
キーワード (和) スピントロニクス / LIFニューロン / ブレインモルフィックコンピューティング / 熱ダイナミクス / / / /  
(英) Spintronics / leaky integrate-and-fire neuron / brainmorphic computing / thermal dynamics / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 381, NLP2019-104, pp. 99-104, 2020年1月.
資料番号 NLP2019-104 
発行日 2020-01-16 (NLP) 
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 NLP2019-104

研究会情報
研究会 NLP NC  
開催期間 2020-01-23 - 2020-01-25 
開催地(和) 宮古島マリンターミナル 
開催地(英) Miyakojima Marine Terminal 
テーマ(和) NC, NLP, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2020-01-NLP-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 熱ダイナミクスを利用したスピントロニクスニューロンデバイスの数理モデル 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Mathematical modeling of spintronics neuron device based on thermal dynamics 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スピントロニクス / Spintronics  
キーワード(2)(和/英) LIFニューロン / leaky integrate-and-fire neuron  
キーワード(3)(和/英) ブレインモルフィックコンピューティング / brainmorphic computing  
キーワード(4)(和/英) 熱ダイナミクス / thermal dynamics  
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) 菊地 優志 / Yushi Kikuchi / キクチ ユウシ
第1著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: TU)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 拓 / Taku Sato / サトウ タク
第2著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: TU)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Aleksandr Kurenkov / Aleksandr Kurenkov /
第3著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: TU)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 堀尾 喜彦 / Yoshihiko Horio / ホリオ ヨシヒコ
第4著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: TU)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 深見 俊輔 / Shunsuke Fukami / フカミ シュンスケ
第5著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: TU)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-01-25 10:30:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 NLP 
資料番号 NLP2019-104 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.381 
ページ範囲 pp.99-104 
ページ数
発行日 2020-01-16 (NLP) 


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