金属酸化物のメモリスターに基づく統合ニューロモルフィックネットワークのトレーニングと運用
M Prezioso1, F Merrikh-Bayat1, B D Hoskins1
1Department of Electrical and Computer Engineering, University of California at Santa Barbara, Santa Barbara, California 93106, USA.
Nature
|May 8, 2015
まとめ
研究者らは,神経形ネットワークのためのトランジスタフリー金属酸化物メミリストルクロスバーを開発した. このブレークスルーにより,スケーラブルで効率的な人工知能ハードウェアが実現し,単純なニューラルネットワークでの画像分類が成功していることが実証されました.
科学分野:
- ニューロモルフィックエンジニアリング
- マテリアルサイエンス 材料科学
- コンピュータサイエンス コンピュータサイエンス
背景:
- 人間の脳皮質の複雑さ (10^14のシナプス) をハードウェアで実装することは,スケールとパワーのため,挑戦的です.
- 補完的な金属酸化物半導体 (CMOS) とメモリストル回路は,より高速で低電力なニューロモルフィックネットワークへの道筋を提供します.
- 以前のアプローチでは,ディスクリートメムリストや,追加のトランジスタを必要とするフェーズチェンジメムリストデバイスを使用しており,スケーラビリティを阻害していました.
研究 の 目的:
- スケーラブルなニューロモルフィックコンピューティングのためのトランジスタフリー金属酸化物メミリストルクロスバーを実験的に実装する.
- これらのメミリストル・クロスバーを使用した統合ニューラルネットワークの実現可能性を実証する.
- 画像分類のような実用的なアプリケーションにおいて,これらのネットワークのパフォーマンスを評価する.
主な方法:
- 金属酸化物メムリストルクロスバーの製造,デバイスの変動性が低い.
- これらのクロスバーをCMOS回路と統合して,単層のパーセプトロンを作ります.
- 画像分類のためのデルタルールアルゴリズムを使用してネットワークのインシットトレーニング.
主要な成果:
- トランジスタフリーな金属酸化物メムリストルクロスバーを成功裏に実装しました.
- 統合ニューラルネットワークの動作に適した低デバイスの変動性を達成しました.
- 訓練されたperceptronを使用して,3x3ピクセルの画像を3つのクラスに完璧に分類することを実証しました.
結論:
- トランジスタのない金属酸化物メムリストルクロスバーは,スケーラブルなニューロモルフィックネットワークを構築するための実用的な技術です.
- この作業は,大規模で効率的な人工知能のハードウェアを実現するための重要な一歩を表しています.
- 示された画像分類機能は,実用的なAIアプリケーションにおけるメモリヴ・クロスバーの可能性を強調しています.
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