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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 |
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| 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 |
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| 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) |
| 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 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-16 (NLP) |
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