スパイキングニューラルネットワークを用いた 新方式 In-memory computing 回路の提案
酒見悠介 (千葉工大)、森野佳生 (九州大)、森江隆 (九工大)、細見岳生 (NEC)、合原一幸 (東大)は、脳の数理モデルであるスパイキングニューラルネットワークを用いることで、深層学習の超低消費電力ハードウェアであるIn-memory computing回路を高性能化する仕組み「RC-Spike」を考案し、数値シミュレーションでその効果を実証することに成功しました。この成果は、2022年5月30日に査読付き国際学会IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS2022)で発表されました。