[23a-M206-1~10] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

△ [23a-M206-7] イベントデータを処理するリザバーコンピューティング向け不揮発性メモリとSRAMを用いたハイブリッドComputation-in-Memory

〇越能 俊介¹、松井 千尋¹、竹内 健¹ (1.東京大工)

キーワード：リザバーコンピューティング

Reservoir Computing のための不揮発性メモリ（NVM）と SRAM のハイブリッド型 Computation-in-Memory（CiM） を提案する。リザーバコンピューティングのみによってイベントデータを認識する提案である。提案するリザーバコンピューティングは、イベントベースビジョンセンサー（EVS）のジェスチャーデータセットに対して、迅速な学習により87.9%の認識精度を達成した。また、メモリエラーを詳細に解析した結果、EVSジェスチャーとMNISTの両方で0.1%のビットエラー率(BER)を許容することを確認した。NVMとSRAMのハイブリッドCiMを提案し、各層の重みの誤差許容度に基づいてメモリの種類を最適化する。CiMのメモリセルアレイ面積は89.2%減少し、NVMの0.1%のBERを許容することができる。