東北大学
電気通信研究所
電気通信研究所
教授: 堀尾 喜彦
ブレインモルフィックコンピューティングハードウェア
ブレインモルフィック計算
ニューラルネットワーク
複雑系
アナログ集積回路
高次元ダイナミクス
ロジック
アナログ・センサー・MEMS（磁気、生体、圧力など）
素材・材料・ウェハ加工
設計・開発
研究シーズの特徴・独自性
脳が特異的に持つ機能（例えば、意識/無意識過程、自己、選択的注意など）を、これまでの情報科学的な方法とは異なり、デバイスの物理的な特性・ダイナミクスを用いて直接的に構築することにより、小型高効率高性能な脳型ハードウェアの開発を行う。具体例としては、カオスニューラルネットワークリザバー、高次元複雑ダイナミクスによる最適化、スピン軌道トルクデバイスによるニューラルネットワーク等である。
産学連携の可能性
この脳型ハードウェアは、ユーザ個人の情報の学習が必須なエッジ端末に有効で、例えば、補聴器や入れ歯に内蔵して心電や脳波、唾液成分などの学習により、異常検知を行う見守りデバイスなどへの応用が期待できる。
