日本神経回路学会誌
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巻頭言
解説
  • 堀尾 喜彦
    2018 年 25 巻 4 号 p. 140-147
    発行日: 2018/12/05
    公開日: 2019/02/05
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    本解説では,ブレインモルフィックコンピューティングハードウェア(Brainmorphic Computing HW)およびHuman-centric Edge AIの2つの話題と,それらの相互関係について述べる.ブレインモルフィックコンピューティングは,脳の情報処理原理に構成論的に迫ることを目指した新しいコンピューティングパラダイムである.これを実現するためには,現状のノイマン型デジタルコンピューティングHWとは異なり,脳科学的なアプローチにより,脳に特異的な機能群に対応する脳型アーキテクチャ群を,脳型HWに適した新規機能デバイスの物理・ダイナミクスを活用して効率的に実装する,ボトムアップ的アプローチを取る必要がある.一方,近未来のHuman-centric Edge AIパラダイムとは,現在のEdge AIあるいはEdgeコンピューティングの先にあるAIパラダイムであり,それぞれの個人の,個人的な問題に対し,個人的なデバイスにより,必要な時(だけ)に,できる限りローカルに対処するEdge AIパラダイムである.このためには,非常に小型で,非常に低消費電力なEdge HWが必要となる.ただし,HWに汎用性は求められず,必要な機能をいかに効率的に実装するかがカギとなる.最後に,これら2つの間の密接な相互関係について紹介する.

  • 浅井 哲也
    2018 年 25 巻 4 号 p. 148-156
    発行日: 2018/12/05
    公開日: 2019/02/05
    ジャーナル 認証あり

    日本特有のものづくりの強み・原点に立ち返り,ものづくり固有の強い動機に突き動かされて研究者・エンジニアが我を忘れて没頭できるような「情報科学とものづくりの融合型AI(人工知能)研究」の推進に向けた筆者の最近の考えを述べる.できることならば,AI・脳機能に最適・本当に必要な脳型基本デバイス(現在のCMOSスイッチ・メモリ素子に相当する新たな基本デバイス)を構築し,それを利活用するAI情報科学と材料・デバイス,および両者の橋渡しをするアーキテクチャ研究により多様なAIイノベーションを創出したい.それができれば,約30年後と言われるAIのシンギュラリティ(技術的特異点)への到達を加速する日本発祥の人工知能研究の源流をつくれるかもしれない.

  • ペパー フェルディナンド, ライプニッツ 賢治, 長谷川 幹雄, 若宮 直紀
    2018 年 25 巻 4 号 p. 157-164
    発行日: 2018/12/05
    公開日: 2019/02/05
    ジャーナル 認証あり

    Brain-like communication based on spikes has potential advantages in terms of energy consumption, but it is unclear what type of encoding of information allows good robustness to errors. This paper shows how to construct Error Correcting Codes that are particularly applicable to spike-based signals. We adopt an encoding based on Inter-Spike Intervals, and show how the addition of a few “check” spikes makes the codes robust to interference with other spikes. Key in our construction is the use of finite automata that are adapted to recognize specific spike trains. Once the first few spikes are received by such spike automata, they can predict the timing of subsequent spikes, and use this prediction to test whether a spike train is a valid message or not. The proposed spike encoding may find application in wireless sensor networks, in which low energy consumption rather than high data rates is a priority.

  • 鳥飼 弘幸
    2018 年 25 巻 4 号 p. 165-174
    発行日: 2018/12/05
    公開日: 2019/02/05
    ジャーナル 認証あり

    生物・神経模倣ハードウェアの数理モデル化手法の典型的な例として,非線形微分方程式や非線形差分方程式などが挙げられる.一方,本稿では,非同期式セルオートマトンを用いた生物・神経模倣ハードウェアの数理モデル化手法について解説する.まず,非同期式セルオートマトンを用いた生物・神経模倣ハードウェアモデルについて,基礎研究としての重要性を説明し,実用面での利点も説明する.また,非同期式セルオートマトンを用いた生物・神経模倣ハードウェアモデルの最近の展開について実例を用いて紹介する.そして,非同期式セルオートマトンに関する理論体系の整備状況を概観し,今後の課題を明らかにする.

  • 松原 崇
    2018 年 25 巻 4 号 p. 175-180
    発行日: 2018/12/05
    公開日: 2019/02/05
    ジャーナル 認証あり

    ニューラルネットワークは中間層に十分多いユニットが存在すれば,任意の有界な関数を近似することができる.しかし,ニューラルネットワークの近似する関数にはある種の傾向があることが知られている.また関数を近似できることは,確率モデルなどその他の様々な応用が考えられる.本稿では近年のニューラルネットワークがモーフィックする関数の性質と,それを用いた応用について解説する.

会報
編集後記
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