ＡＶＩＣ２０２４ 　アナログで正確な画像出力

　アナログ超大規模集積回路とその応用研究について議論する国際会議「ＡＶＩＣ２０２４」が１０月１５日から１７日にかけ、マレーシア・クアラルンプールで開催され、山口拓人さん（大学院理工学研究科電子工学専攻博士後期課程３）と本学理工学部電子工学科の佐伯勝敏教授（工学）による論文がベストペーパー賞を受賞した。

　同賞は選考を通過した論文のうちマレーシアから１点、そして日本からは山口さんと佐伯教授の「Ｍｅｍｏｒｙ　Ｒｅｃａｌｌ　ｕｓｉｎｇ　Ｈａｒｄｗａｒｅ　Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ＨＳＷＮＮ」の２点が選ばれた。

　山口さんが所属する佐伯教授の研究室は、脳を構成する神経細胞「ニューロン」を電子回路でモデル化したニューラルネットワーク（ＮＮ）を研究している。

　山口さんらはＮＮの中でも人間の脳構造に近いハードウェアスモールワールドＮＮ（ＨＳＷＮＮ）を、時系列情報処理に適した機械学習の枠組みのひとつであるリザバーコンピューティング（ＲＣ）に使用。アナログで構築したＲＣを用い、入力した画像データが想起され正確に出力することが可能であることを明らかにした。

　複数箇所で学習が行われる他のＮＮと異なり、ＲＣで行われる学習箇所は一部分のみ。年々巨大化し計算時間の増加が課題となっているＮＮにおいて、ＲＣの使用による学習時間や制作コストの削減に期待が寄せられている。

　山口さんは本学入学前から「ＡＩが感情を獲得できないか」という観点に関心があり、カオス現象に着目。ニューロンモデルやカオスの研究も行っている佐伯教授の研究室に入室して研究を進めてきた。山口さんは「今回構築したＲＣは生物の大脳皮質をモデル化したもの。将来的には人間の細胞を電子モデル化して構築し、脳に関する謎をより深く考えていきたい」と今後の展望を語った。