[22a-E102-1~8] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[22a-E102-1] 【注目講演】Spiking Neural Network (SNN) ハードウェア向けフローティングゲート型 Stochastic ニューロン

〇合田 晃¹、松井 千尋¹、竹内 健¹ (1.東大工)

キーワード：スパイキングニューラルネットワーク、フローティングゲートメモリ、ストカスティックニューロン

Spiking Neural Networkハードウェアにおけるleaky-integrate-fire(LIF)ニューロン回路を不揮発性メモリで構成することにより、省電力化および回路面積削減が期待されている。Floating gate (FG)型技術を用いたLIFニューロン素子において、Fowler Nordheim-tunnelingとdirect-tunnelingによる電子注入メカニズムと、注入電子のトンネル時間の確率的ばらつきを考慮した解析モデルを提案し、所望のLIF動作特性およびスパイクのstochastic特性が制御良く実現可能であること示す。