ニューロモルフィックコンピューティング

概要

哺乳類の脳の情報処理を模倣する革新的な認知脳に触発されたシステムを調査します。 私たちは、スパイクベースの適応とオンラインオンチップ学習に基づくいくつかの可塑性メカニズムをサポートする再構成可能なシステムの開発を目指しています。 さらに、システムは一連の処理タスク(つまり、センサーからのイベントのストリーム)をサポートし、インテリジェントな動作を生成し、環境に適応します。 概念を証明するために、3D-ICの生物学的脳の3次元構造(R-NASH)に明示的に適合した、信頼性の高い3次元デジタルニューロモーフィックシステムのプロトタイプを作成しました。ネットワーク内の情報は、スパイクタイミングのまばらなパターンで表されます。 学習は、局所的なスパイクタイミング依存の可塑性ルールに基づいています。 R-NASHは、フルカスタムVLSIとFPGAの統合を対象としたリアルタイムで低電力のソリューションを可能にします。

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