GS1-4　大規模ANNのための細胞体モデルの低消費電力化に対する一検討

◎戸泉孝太，二瓶乃亮，佐伯勝敏，関根好文（日本大学）

近年、生体の情報処理機構をモデル化し、工学的に応用する研究が行われており、大規模なArtificial Neural Network(ANN)を構築する場合、ANNを構成する最小単位である細胞体モデルの消費電力は小さいことが望ましい。細胞体モデルの消費電力を削減するためには、素子数を減らすか、細胞体モデルに印加する電圧を低くする必要がある。 　本稿では、大規模ANNのためにNチャネル形MOSFETのみで構成し、素子数を減らした細胞体モデルを改良することで、細胞体モデル一つに印加される電圧を低下させたモデルを提案し、従来モデルと比べ、消費電力を約20%まで削減することができることを明らかにしている。