人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Networks, ANNs）は多くの分野で顕著な成果を上げています。しかし、従来のニューラルネットワークのトレーニング方法、特にバックプロパゲーション（Backpropagation）アルゴリズムは、ハードウェア実装において多くの課題を抱えています。バックプロパゲーションアルゴリズムはソフトウェアでは効率的ですが、ハードウェアで実装する場合、計算パスが可逆であること、各ニューロンに大量のメモリが必要であること、活性化関数の導関数を計算する必要があることなど、これらの条件をハードウェアで満たすことは困難です。さらに、従来のCMOS（Complementary Metal-Oxide-Sem...

新型抵抗変化メモリ駆動のゼロショット多モーダルイベント学習システム：ハードウェア-ソフトウェア協調設計の研究報告 学術的背景 人間の脳は複雑なスパイキングニューラルネットワーク（Spiking Neural Network, SNN）であり、極めて低い消費電力で多モーダル信号においてゼロショット学習（Zero-shot Learning）を行う能力を持っています。これは既存の知識を一般化して新しいタスクに対処する能力です。しかし、この能力をニューロモルフィックハードウェアに複製するには、ハードウェアとソフトウェアの両面で課題があります。ハードウェア面では、ムーアの法則の減速とフォン・ノイマンボトルネック（von Neumann bottleneck）が従来のデジタルコンピュータの効率を制限し...