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]。