アナログニューロン回路とシナプス素子による時系列学習のための駆動方法の検討

摘要

人工知能（AI）に特化したハードウェア開発において、ニューラルネットワーク（NeuralNetwork; NN）を脳模倣型の回路と素子を用いて構築する技術、いわゆるニューロモルフィック技術が注目されている 。我々はこれまでに比較器と抵抗シナプス素子から成るスタティックなアナログニューロン回路を考案し、CMOS 集積回路で10 mW 程度の低消費電力で動作するアナログ積和演算および2μs 程度以下の高速な発火動作を実証してきた 。また抵抗シナプス素子としてTiN/MgO/WO_x およびTiN/MgO/Si の２種類の金属酸化物系メモリスティブ素子を開発し、明瞭なアナログ抵抗変化とスパイク時間差依存可塑性（Spike-Timing Dependent Plasticity; STDP）と、ダイオード効果を伴うnA オーダーの低電流動作を報告してきた 。さらに、アナログニューロン回路を再帰的NN として用い、抵抗シナプス素子をSTDP で学習させるNN システムを提案した 。