[20a-F211-1~10] 31.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[20a-F211-7] 局所学習則と薄膜デバイスを用いるリアルニューロモーフィックシステム - 文字学習の動作確認 -

〇木村 睦^1,2、田中 遼¹、山川 大樹¹、柴山 友輝¹、池田 裕哉²、滝下 雄太²、中島 康彦² (1.龍谷大理工、2.奈良先端大)

キーワード：リアルニューロモーフィックシステム、局所学習則、薄膜デバイス

現在の人工知能はソフトウェアで実現されているが、汎用性の担保のためムダが多く、サイズや消費電力が大きい。そこで、我々は，デバイスのレベルから脳型集積システムを目指すリアルニューロモーフィックシステムに注力している。局所学習則で制御回路を削減でき，アモルファス金属酸化物半導体薄膜デバイスで3次元積層集積化目指す。今回は，クロスポイント型シナプスのホップフィールドネットで文字学習の動作確認に成功した。