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(In Japanese)共鳴エージェントの量子スケール集積に基づくヒューマンインテリジェンスシステム

Research report code R000000548
Posted date Sep 30, 2002
Researchers
  • (In Japanese)柴田 直
  • (In Japanese)山崎 俊彦
  • (In Japanese)小川 誠
  • (In Japanese)田口 晶康
  • (In Japanese)三田 吉郎
  • (In Japanese)八木 雅和
  • (In Japanese)顧 清栄
Affiliation
  • (In Japanese)東京大学大学院新領域創成科学研究科/基盤情報学専攻
  • (In Japanese)東京大学
  • (In Japanese)東京大学
  • (In Japanese)東京大学
  • (In Japanese)東京大学
  • (In Japanese)東京大学
  • (In Japanese)東京大学
Research organization
  • (In Japanese)東京大学大学院新領域創成科学研究科
Report name (In Japanese)共鳴エージェントの量子スケール集積に基づくヒューマンインテリジェンスシステム
Technology summary (In Japanese)量子効果デバイスを用いてどんなシステムを創るのか、また、量子効果をどうシステムの高性能化に結びつけるのか、それを探るのが本研究の目的である。デバイスサイズを極限微細化することにより量子効果が発現するが、これを単位デバイスの機能強化に用いる。さらにデバイス微細化による極限の超高集積化を期待する。量子デバイスのこれら二つのメリット、即ち機能強化と高集積化を最大限生かすシステムとして、"ヒトのように柔軟な認識・判断の"できるシステムの創成を提案する。量子共鳴現象、即ち入力のある値で出力がピーク値をとる特性を、知識の断片の表現に用いる。こういった量子共鳴デバイスを複数個組み合わせて多入力共鳴エージェントを構成、これによってある知識パターンを表現する(図1)。極限高集積化技術によって多くの知識パターンを1チップ上に集積できれば、エキスパートシステムが実現する。つまり、入力事象に対し、最も似かよった知識を過去の経験の中から瞬時に探し出し、これに基づいて行動を決定するといった、きわめて人間的な電子システムが実現できる(図2)。図3は、CMOS回路で模擬的に実現した共鳴特性である。ピーク高さ、ピークの尖鋭度、それにピーク位置も自在に変えられる。また共鳴特性もガウス型とプラトー型のものが作りだせる。実際に認知の実験を行うためには、量子デバイスの高集積化が実現する以前に等価的な電子回路を用いて実証することが重要と考え、図4のような集積回路を開発した。現在このチップを用いて様々なパターン認識の研究を行っている。例えば、図5のような重なったパターンの分離がうまくできる。下段の一例は、三重の重なりパターンを間違って分離した例である。三角形があると間違って答えているが、われわれの目にも実際三角形が見える。ヒトとよく似た間違いをするシステムができた。図6は、矯正歯科専門医の重要な仕事、頭部X線写真からの解剖学的特徴点検出を、共鳴エージェントシステムに行わせた結果である。大学病院で10年の経験をもつ医師と同じ結果が得られている。このX線写真解析は、アルゴリズムのシミュレーション結果であるが、図4の回路を用いて超低消費電力で同じ結果の得られることが実験的に確かめられている。
Drawing

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Research field
  • Theory of computation
  • Digital computer hardwares in general
  • Computer system development
  • Microprogramming
  • Semiconductor integrated circuit
Published papers related (In Japanese)[1]T. Yamasaki and T. Shibata, "An Analog Similarity Evaluation Circuit Featuring Variable Functional Forms," Proceedings of The 2001 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2001), pp. III-561-564, Sydney, Australia, May. 6-9, 2001.
[2]Toshihiko Yamasaki, Ken Yamamoto, and Tadashi Shibata, "Analog Pattern Classifier with Flexible Matching Circuitry Based on Principal-Axis-Projection Vector Representation," Proceedings of the 27th European Solid-State Circuits Conference (ESSCIRC 2001), Ed. by F. Dielacher and H. Grunbacher, pp. 212-215 (Frontier Group), Villach, Austria, September 18-20, 2001.
[3]Makoto Ogawa and Tadashi Shibata, "NMOS-based Gaussian-Element-Matching Analog Associative Memory," Proceedings of the 27th European Solid-State Circuits Conference (ESSCIRC 2001), Ed. by F. Dielacher and H. Grunbacher, pp. 272-275 (Frontier Group), Villach, Austria, September 18-20, 2001.
[4]Toshihiko Yamasaki and Tadashi Shibata, "An Analog Soft-Pattern-Matching Classifier and Its Application to Overlapping Pattern Separation, presented at 2001 NIPS and to be published in Advances in Neural Information Processing Systems Vol. 14.
Research project
  • Core Research for Evolutional Science and Technology;Function Evolution of Materials and Devices based on Electron/Photon Related Phenomena
Information research report
  • (In Japanese)柴田 直,三田 吉郎,八木 雅和,顧 清栄,山崎 俊彦,小川 誠,田口 晶康. Human-Like Implementation Based on Micro Resonant Agents. 戦略的基礎研究推進事業「電子・光子等の機能制御」CREST NEWS LETTER. p. - .

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