PowerPoint プレゼンテーション

ひびきのチーム，
ロボカップ＠ホーム
情報処理モデリング・
に参戦．
システム化
画像認識技術に
興味ある人を募集中！
1995
2005
2010
年
ナノデバイス設計
C, SPICE,
プロセス技術
デジタルLSI設計 アナログLSI設計
ソフトウェア
（FPGA）
（専用チップ設計）
（プログラミング）
C, MATLAB
2000
領域分割用
非線形振動子
ESSCIRC 2002
SPICE,
Layout tool
Verilog HDL，
VHDL
ガボールフィルタ
VLSI Cir. 2004
畳込みネットワーク
主観的輪郭生成用
異方性拡散
VLSI Cir. 2005
任意カオス回路
マッチング・プロセッサ ISCAS2008
スパイキング
ニューラルネット
NCSP2007
ICONIP2011
ECCTD2011
結合カオス・ネットワーク
研究室で開発した
集積回路チップ
学習機能付きスパイキングニューロンLSI
制約付きボルツマンマシン（RBM）
マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）
カオスボルツマンマシン
測定結果
5.25mm
1
記憶パターン #1
PSP
in1
4.72mm
ディープ・ネット
ISSCC2012SRP
ISSCC2009
１．脳型人工知能のためのアナログまたはデジタル集積回路（FPGA）設計
２．脳型人工知能のための不揮発性アナログメモリ素子の測定・評価
３．脳型人工知能のための積和演算ナノデバイスの設計・試作
４．＠ホームロボット視覚用画像処理モデルとシステムの開発
確率動作Deep Learning モデル・回路
スパイキング・
領域ベースMRF
in2
チップ写真
ナノ構造アナログメモリ
Neuron #
10
20
24
1.0
画像領域分割デジタル回路（FPGA）
2.0
3.0
time[ms]
錯覚を再現する主観的輪郭生成システム
2
B_U
B_L
spikef
(U,D,R,L)
画素回路設計結果
2
spikef _R
spikef _D
2
2
UP
D
B
4
4
A_U
A_L
UP
D
4
intensi
ty
A
3
チップ写真
B_R
B_D
A_R
A_D
spikef
label
3
C
Pixel circuit
array
spikef
S
4
Unit circuit network
田向研と共同研究
4.0
Unit circuit
研究室内で開発した専用LSIをFPGA
で制御して，システムを開発します
ナノ構造を利用した脳型処理デバイス
脳型画像処理・ガボールフィルタLSI
output node
画素回路設計結果
方向
周期
3
pixel
4.2 pixel
6
pixel
8.5 pixel 12 pixel
ノイズを有効利用する電子素子：
FinFETとナノディスクアレイ構造
control
node
C(40aF)
input
node
（東北大・産総研・北大と共同研究）
nanodisk node
substrate
原画像
単電子回路シミュレーション
(100 x 100 pixel)
0.5
ピクセル回路
アレイ
チップ写真
Error in slope (%)
[Vin1H,Vin2H,Vin3H] (V)
0.4
a3•x3
システムボード
測定結果：インパルス応答
実部
1.03
[2,2,6]
3.78
[6,2,6]
0.3
-1.34
[6,6,6]
0.2
-17.8
[6,2,2]
0.1
周期
4 pixel
8 pixel
ナノ構造スパイキングニューロン
デバイスのイメージ図
10 pixel
-1.15
[2,6,6]
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
x3
積和演算測定結果
脳型LSI用抵抗変化型アナログメモリ素子
上部電極
Cu
MoOX
AlOX
SET
Cu2+
抵抗変化型
メモリ（ReRAM）
の原理
RESET
Cu2+
Al
下部電極
Cu原子
FET
（北大と共同研究）
0.4
『自作チップ・コンテスト in ひびきの』
設計した回路を，キャンパス内の
クリーンルームで自らチップ試作し，
測定・評価までを経験できます．
パルス結合振動子回路を設計し，
動作確認に成功しました．
0.3
0.2
ReRAM
Ppre生成回路 （マルチバイブレータ）
Δw[V]
Vre
20μm
A3-e4-4μm
0.1
C3-d1-4μm
0
B3-b4-4um
-0.1
D5-b4-4μm
latch
チップ写真
測定結果
E5-a1-4μm
-0.2
Prst生成回路 ・ OR
第3回コンテストで
最優秀賞受賞
E5-e4-4μm
-0.3
-0.4
-100
-50
0
50
100
Δt [μs]
Siチップ上のメモリ素子と制御回路
脳型学習ルール（STDP）
の実現（測定結果）
ロボカップ＠ホーム用画像認識技術
RGB-D センサ
RGBイメージ
物体検出
奥行きイメージ
開発中の＠ホームサービスロボット
メモ