東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻
Department of Electrical Engineering and Information Systems, Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
Abstract
本研究ではデジタル演算回路で多様なダイナミクスを持つニューロンモデル、また機能的な神経ネットワークを実装することを目的とする。電子回路でニューロンモデルを実装することは、ニューラルネットワークの並列計算を可能にし、また生体とのハイブリッドシステムや柔軟な情報処理が可能なロボットとしても応用される可能性があるため、学術的、工学的両面の目的から研究が望まれている。デジタル演算回路でニューロンモデルを実装できればHDLを公開することでFPGA等のデバイスを用いて誰でも手軽にニューラルネットワークを手にすることができる。神経系の構成単位であるニューロンは単体であっても非常に複雑な挙動を示すことが知られている。しかし、ニューロンモデルをデジタル演算回路で実装する際には計算量が大きくならないよう単純化したモデルを用いることで汎用プロセッサによるシミュレーションに比べて必要となるリソースを抑えたより効率的な実装が可能である。一方、神経系の挙動を忠実に再現するためにはニューロンの多様な特性を記述することが必要であり複雑なモデルになってしまう。そのジレンマを解消するために、河野らは新たなモデルの数理的設計手法を提案した。数理的設計手法では、ニューロンの挙動の数理的構造を幾何学的にとらえ回路で実現しやすい関数で方程式を置き換え、回路実装に適した単純な方程式に変換することで従来の設計手法ではむずかしかった多様なダイナミクスを少ないリソースで実装することに成功した。そこで本研究では、デジタル演算回路で実装するために単純で計算負荷の少ないモデルであると同時に豊富な発火パターンを再現できるものを数理的手法に基づいて設計し、考案した3変数のニューロンモデルをHDL記述した。本研究の3変数ニューロンモデルは既存の2変数のモデルでは実現することのできなかったバースト発火やカオス的な挙動を実現でき、それらがHindmarsh-Roseモデルと同等のダイナミクスを再現できることを示した。また、ネットワークの1つの応用例として、抑制性シナプスモデルを介して小規模ネットワークを作ることでHalf Center Oscillatorとしても動作することも示した。Half Center Oscillatorは神経系におけるリズムを生成するパターンジェネレータの最も基本的なものであり、これを発展させることで呼吸、歩行などの生体内でのさまざまなリズミカルな運動と同等の挙動を電子回路で実現できる可能性がある。
発行年
2012-03-22
日本十進分類法
548
学位名
修士(工学)
学位
master
研究科・専攻
工学系研究科電気系工学専攻
学位授与年月日
2012-03-22
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デジタル演算回路による3変数シリコンニューロンの設計
37096960.pdf
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