ニューロン特性の不均一性を考慮したエコーステートネットワーク

摘要

学習する機械である人工知能がますます広く普及するには、理論の発展とソフトウェア上のシミュレーションだけでなく、神経回路ハードウェアの効率的な実装技術の確立が不可欠である。神経模倣計算デバイスの研究においては、これまである特定の情報処理タスクに特化した専用のデバイスの開発は精力的に進められてきたが[1]、大規模なニューラルネットワークを集積化した汎用的なチップの開発は、近年になってようやく目覚ましい進展が見られつつある[2]。しかし、より効率的に低消費エネルギーで大規模ニューラルネットワークを実現するには、個々のニューロン素子の省エネ化とともに、ネットワーク全体の配線数の抑制などのさらなる工夫が必要である[3]。また、ナノ・マイクロスケールの素子や材料を用いる場合には、個々のニューロンデバイスのゆらぎやばらつきが無視できない場合もある。もし実装すべきシステムやアルゴリズムがゆらぎやばらつきを考慮して設計されていなければ、期待される動作が実現できない可能性がある。そこで本研究では、素子のばらつきの影響を想定し、不均一なニューロン素子から成るネットワークついて考察する[4]。