研究者詳細

顔写真

サトウ　シゲオ
佐藤　茂雄
Shigeo Sato
所属
電気通信研究所　計算システム基盤研究部門　ナノ集積デバイス・システム研究室
職名
教授
学位

  • 博士（情報科学）（東北大学）

  • 工学修士（東北大学）

所属学協会 3

  • 応用物理学会

  • 神経回路学会

  • 電子情報通信学会

研究キーワード 2

  • 量子計算機

  • 脳型計算機

研究分野 1

  • ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 電子デバイス、電子機器 /

受賞 2

  1. 石田記念財団研究奨励賞

    2005年10月　石田記念財団　高温超伝導量子計算機に関する基礎的研究

  2. 電子情報通信学会論文賞

    2000年5月　電子情報通信学会

論文 160

  1. Precision Microfluidic Control of Neuronal Ensembles in Cultured Cortical Networks

    Hakuba Murota, Hideaki Yamamoto, Nobuaki Monma, Shigeo Sato, Ayumi Hirano‐Iwata

    Advanced Materials Technologies　2025年2月

    DOI： 10.1002/admt.202400894 　

  2. Analog VLSI Implementation of Subthreshold Spiking Neural Networks and Its Application to Reservoir Computing

    Satoshi Moriya, Masaya Ishikawa, Satoshi Ono, Hideaki Yamamoto, Yasushi Yuminaka, Yoshihiko Horio, Jordi Madrenas, Shigeo Sato

    IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers　2025年

    DOI： 10.1109/TCSI.2025.3550876 　

  3. Directional intermodular coupling enriches functional complexity in biological neuronal networks

    Nobuaki Monma, Hideaki Yamamoto, Naoya Fujiwara, Hakuba Murota, Satoshi Moriya, Ayumi Hirano-Iwata, Shigeo Sato

    Neural Networks　106967-106967　2024年11月

    出版者・発行元： Elsevier BV

    DOI： 10.1016/j.neunet.2024.106967 　

    ISSN：0893-6080

  4. In silico modeling of reservoir-based predictive coding in biological neuronal networks on microelectrode arrays

    Yuya Sato, Hideaki Yamamoto, Yoshitaka Ishikawa, Takuma Sumi, Yuki Sono, Shigeo Sato, Yuichi Katori, Ayumi Hirano-Iwata

    Japanese Journal of Applied Physics　2024年10月1日

    DOI： 10.35848/1347-4065/ad7ec1 　

  5. Design of mixed-signal LSI with analog spiking neural network and digital inference circuits for reservoir computing, 査読有り

    Satoshi Moriya, Hideaki Yamamoto, Masaya Ishikawa, Yasushi Yuminaka, Yoshihiko Horio, Jordi Madrenas, Shigeo Sato

    Proc. IEEE World Congress on Computational Intelligence　2024年6月

    DOI： 10.1109/IJCNN60899.2024.10649999 　

  6. Numerical Study on Physical Reservoir Computing With Josephson Junctions

    Kohki Watanabe, Yoshinao Mizugaki, Satoshi Moriya, Hideaki Yamamoto, Taro Yamashita, Shigeo Sato

    IEEE Transactions on Applied Superconductivity　34　(3)　1-4　2024年5月

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

    DOI： 10.1109/tasc.2024.3350576 　

    ISSN：1051-8223

    eISSN：1558-2515 2378-7074

  7. Bifurcation phenomena observed from two-variable spiking neuron integrated circuit.

    Takemori Orima, Yoshihiko Horio, Satoshi Moriya, Shigeo Sato

    ISCAS　1-5　2024年

    DOI： 10.1109/ISCAS58744.2024.10558075 　

  8. Enhanced responses to inflammatory cytokine interleukin-6 in micropatterned networks of cultured cortical neurons

    Mamoru Sakaibara, Hideaki Yamamoto, Hakuba Murota, Nobuyuki Monma, Shigeo Sato, Ayumi Hirano-Iwata

    Biochemical and Biophysical Research Communications　149379-149379　2023年12月

    出版者・発行元： Elsevier BV

    DOI： 10.1016/j.bbrc.2023.149379 　

    ISSN：0006-291X

  9. Modular Topology Enhances Reservoir Computing Performance in Biological Neuronal Networks

    Sumi Takuma, Yamamoto Hideaki, Katori Yuichi, Ito Koki, Sato Shigeo, Hirano-Iwata Ayumi

    IEICE Proceeding Series　76　687-688　2023年9月21日

    出版者・発行元： The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    DOI： 10.34385/proc.76.d2l-11 　

    eISSN：2188-5079

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    Reservoir computing is a machine learning paradigm that employs high-dimensional dynamical systems for information processing. Although biological neuronal networks (BNNs) have been utilized to implement reservoir computing to provide insight into their computation properties, the neurons in conventional cultured neuronal networks are randomly connected, generating atypical dynamics characterized by highly correlated bursting activity not observed in healthy brains. In this study, we used micropatterning technology to fabricate BNNs with modular topology, a structural feature conserved in brain networks, and to understand how the dynamics within non-random networks of neuronal cells are linked to computing. Our study demonstrated that the modular BNN reservoir is capable of classifying both image and time-series data above chance levels. The modular structure in BNN contributes to the increased reservoir computing performance, in line with previous computational models with neuromorphic networks. Combining experiments with biological neuronal network and computational modeling can advance our understanding of computing principles in multicellular neuronal networks.

  10. Bottom-Up Investigation of Multicellular Computing Within Biological Neuronal Networks

    Yamamoto Hideaki, Sumi Takuma, Sato Yuya, Sato Shigeo, Hirano-Iwata Ayumi

    IEICE Proceeding Series　76　594-595　2023年9月21日

    出版者・発行元： The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    DOI： 10.34385/proc.76.c4l-11 　

    eISSN：2188-5079

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    In this presentation, we will first introduce our studies aimed at reproducing an evolutionarily-conserved net-work structure in cultured neuronal networks on engineered glass coverslips and CMOS-based high-density microelectrode arrays. We then describe our recent attempts to couple the engineered neuronal networks with external stimulation to reveal their response to noise and spatiotemporally-patterned inputs to show that bioengineering technologies offer novel tools in investigating computational aspects of multicellular networks of biological neurons.

  11. Memory state evaluation of spatio-temporal contextual learning memory network based on output spike rate 査読有り

    378-381　2023年9月

    DOI： 10.34385/proc.76.B4L-35 　

  12. Analog hardware implementation of spiking neural networks for edge computing 査読有り

    317-318　2023年9月

    DOI： 10.34385/proc.76.B3L-32 　

  13. Modular architecture facilitates noise-driven control of synchrony in neuronal networks

    Hideaki Yamamoto, F. Paul Spitzner, Taiki Takemuro, Victor Buendía, Hakuba Murota, Carla Morante, Tomohiro Konno, Shigeo Sato, Ayumi Hirano-Iwata, Anna Levina, Viola Priesemann, Miguel A. Muñoz, Johannes Zierenberg, Jordi Soriano

    Science Advances　2205　10563　2023年8月25日

    DOI： 10.1126/sciadv.ade1755 　

  14. Microfluidic technologies for reconstituting neuronal network functions in vitro 招待有り

    Hideaki Yamamoto, Ayumi Hirano-Iwata, Shigeo Sato

    JSAP Review　2023　230420　2023年7月6日

    DOI： 10.11470/jsaprev.230420 　

  15. Biological neurons act as generalization filters in reservoir computing

    Takuma Sumi, Hideaki Yamamoto, Yuichi Katori, Koki Ito, Satoshi Moriya, Tomohiro Konno, Shigeo Sato, Ayumi Hirano-Iwata

    Proceedings of the National Academy of Sciences　2210.02913　2023年6月20日

    DOI： 10.1073/pnas.2217008120 　

  16. マイクロ流体デバイスを用いた神経回路機能の実細胞再構成 招待有り

    山本 英明, 平野 愛弓, 佐藤 茂雄

    応用物理　92　(5)　278-282　2023年5月1日

    DOI： 10.11470/oubutsu.92.5_278 　

  17. Real-Time Adaptive Physical Sensor Processing with SNN Hardware

    Jordi Madrenas, Bernardo Vallejo-Mancero, Josep Àngel Oltra-Oltra, Mireya Zapata, Jordi Cosp-Vilella, Robert Calatayud, Satoshi Moriya, Shigeo Sato

    2023年

    DOI： 10.1007/978-3-031-44192-9_34 　

  18. Time-Series Classification in Micropatterned Neuronal Network Reservoirs

    Takuma Sumi, Hideaki Yamamoto, Yuichi Katori, Koki Ito, Shigeo Sato, Ayumi Hirano-Iwata

    IEICE Proceeding Series　71　173-175　2022年12月12日

    出版者・発行元： The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    DOI： 10.34385/proc.71.a5l-d-02 　

    eISSN：2188-5079

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    Reservoir computing provides a novel framework to understand how the dynamics within biological neuronal networks (BNNs) is linked to information processing. Here, we used micropatterned substrates to fabricate BNNs with modular topology, one of the important structural features of brain networks, and realized a reservoir system with the modular BNN. Using image and time-series classification tasks, we evaluated the reservoir computing properties of the BNN reservoirs. The results show that modularity facilitates the separation between the trajectories of the neuronal responses to different spatial patterns, pointing to the functional advantage of the animals to modular topology within the nervous systems.

  19. Ultra-low power analog CMOS implementation of spiking neural networks for reservoir computing applications 査読有り

    Satoshi Moriya, Hideaki Yamamoto, Shigeo Sato, Yasushi Yuminaka, Yoshihiko Horio, Jordi Madrenas

    Proceedings of International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications　171-172　2022年12月

    DOI： 10.34385/proc.71.A5L-D-01 　

  20. A Fully Analog CMOS Implementation of a Two-variable Spiking Neuron in the Subthreshold Region and its Network Operation

    Satoshi Moriya, Hideaki Yamamoto, Shigeo Sato, Yasushi Yuminaka, Yoshihiko Horio, Jordi Madrenas

    2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)　2022年7月18日

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/ijcnn55064.2022.9891920 　

  21. Microfluidic cell engineering on high-density microelectrode arrays for assessing structure-function relationships in living neuronal networks

    Yuya Sato, Hideaki Yamamoto, Hideyuki Kato, Takashi Tanii, Shigeo Sato, Ayumi Hirano-Iwata

    arXiv preprint　2205　04342　2022年5月

    出版者・発行元： Frontiers Media SA

    DOI： 10.48550/arXiv.2205.04342 　

    eISSN：1662-453X

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    Neuronal networks in dissociated culture combined with cell engineering technology offer a pivotal platform to constructively explore the relationship between structure and function in living neuronal networks. Here, we fabricated defined neuronal networks possessing a modular architecture on high-density microelectrode arrays (HD-MEAs), a state-of-the-art electrophysiological tool for recording neural activity with high spatial and temporal resolutions. We first established a surface coating protocol using a cell-permissive hydrogel to stably attach a polydimethylsiloxane microfluidic film on the HD-MEA. We then recorded the spontaneous neural activity of the engineered neuronal network, which revealed an important portrait of the engineered neuronal network–modular architecture enhances functional complexity by reducing the excessive neural correlation between spatially segregated modules. The results of this study highlight the impact of HD-MEA recordings combined with cell engineering technologies as a novel tool in neuroscience to constructively assess the structure-function relationships in neuronal networks.

  22. Designing the human-centric IoT society: Cooperative industry-academic strategies for creative future connection

    Yoshihiko Horio, Kiyotaka Naoe, Shigeo Sato, Yasunori Yamanouchi, Yasunari Takaura, Mitsuyuki Yamaguchi, Masato Morishima, Ayumi Hirano-Iwata

    Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE　13　(2)　197-202　2022年

    出版者・発行元： Institute of Electronics, Information and Communications Engineers (IEICE)

    DOI： 10.1587/nolta.13.197 　

    eISSN：2185-4106

  23. An investigation of the relationship between numerical precision and performance of Q-learning for hardware implementation

    Oguchi Daisuke, Moriya Satoshi, Yamamoto Hideaki, Sato Shigeo

    Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE　13　(2)　427-433　2022年

    出版者・発行元： The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    DOI： 10.1587/nolta.13.427 　

    eISSN：2185-4106

  24. A Subthreshold Spiking Neuron Circuit Based on the Izhikevich Model 査読有り

    Shigeo Sato, Satoshi Moriya, Yuka Kanke, Hideaki Yamamoto, Yoshihiko Horio, Yasushi Yuminaka, Jordi Madrenas

    Lecture Notes in Computer Science　177-181　2021年9月

    出版者・発行元： Springer International Publishing

    DOI： 10.1007/978-3-030-86383-8_14 　

    ISSN：0302-9743

    eISSN：1611-3349

  25. Hardware-Software Co-Design for Efficient and Scalable Real-Time Emulation of SNNs on the Edge

    Josep Angel Oltra-Oltra, Jordi Madrenas, Mireya Zapata, Bernardo Vallejo, Diana Mata-Hernandez, Shigeo Sato

    2021 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)　2021年5月

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/iscas51556.2021.9401615 　

  26. In silico/in vitro神経回路におけるリザーバ計算特性のモジュール構造依存性

    住 拓磨, 山本 英明, 竹室 汰貴, 守谷 哲, 佐藤 茂雄, 平野 愛弓

    応用物理学会学術講演会講演予稿集　2021.1　2185-2185　2021年2月26日

    出版者・発行元： 公益社団法人 応用物理学会

    DOI： 10.11470/jsapmeeting.2021.1.0_2185 　

    eISSN：2436-7613

  27. Computational Efficiency of a Modular Reservoir Network for Image Recognition

    Yifan Dai, Hideaki Yamamoto, Masao Sakuraba, Shigeo Sato

    Frontiers in Computational Neuroscience　15　2021年2月5日

    出版者・発行元： Frontiers Media SA

    DOI： 10.3389/fncom.2021.594337 　

    eISSN：1662-5188

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    Liquid state machine (LSM) is a type of recurrent spiking network with a strong relationship to neurophysiology and has achieved great success in time series processing. However, the computational cost of simulations and complex dynamics with time dependency limit the size and functionality of LSMs. This paper presents a large-scale bioinspired LSM with modular topology. We integrate the findings on the visual cortex that specifically designed input synapses can fit the activation of the real cortex and perform the Hough transform, a feature extraction algorithm used in digital image processing, without additional cost. We experimentally verify that such a combination can significantly improve the network functionality. The network performance is evaluated using the MNIST dataset where the image data are encoded into spiking series by Poisson coding. We show that the proposed structure can not only significantly reduce the computational complexity but also achieve higher performance compared to the structure of previous reported networks of a similar size. We also show that the proposed structure has better robustness against system damage than the small-world and random structures. We believe that the proposed computationally efficient method can greatly contribute to future applications of reservoir computing.

  28. Learning rule for a quantum neural network inspired by Hebbian learning

    Yoshihiro Osakabe, Shigeo Sato, Hisanao Akima, Mitsunaga Kinjo, Masao Sakuraba

    IEICE Transactions on Information and Systems　E104D　(2)　237-245　2021年2月1日

    DOI： 10.1587/transinf.2020EDP7093 　

    ISSN：0916-8532

    eISSN：1745-1361

  29. Analog-circuit implementation of multiplicative spike-timing-dependent plasticity with linear decay

    Satoshi Moriya, Tatsuki Kato, Daisuke Oguchi, Hideaki Yamamoto, Shigeo Sato, Yasushi Yuminaka, Yoshihiko Horio, Jordi Madrenas

    Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE　12　(4)　685-694　2021年

    出版者・発行元： Institute of Electronics, Information and Communications Engineers (IEICE)

    DOI： 10.1587/nolta.12.685 　

    eISSN：2185-4106

  30. Polydimethylsiloxane microfluidic films for in vitro engineering of small-scale neuronal networks

    Taiki Takemuro, Hideaki Yamamoto, Shigeo Sato, Ayumi Hirano-Iwata

    Japanese Journal of Applied Physics　59　(11)　2020年11月

    DOI： 10.35848/1347-4065/abc1ac 　

    ISSN：0021-4922

    eISSN：1347-4065

  31. Electron-cyclotron resonance Ar plasma-induced electrical activation of B atoms without substrate heating in B doped Si epitaxial films on Si(100)

    Wu Li, Masao Sakuraba, Shigeo Sato

    Materials Science in Semiconductor Processing　107　2020年3月1日

    DOI： 10.1016/j.mssp.2019.104823 　

    ISSN：1369-8001

  32. マイクロ加工培養神経回路の外部ノイズ刺激応答の解析

    住 拓磨, 山本 英明, 脇村 桂, 佐藤 茂雄, 平野 愛弓

    応用物理学会学術講演会講演予稿集　2020.1　3653-3653　2020年2月28日

    出版者・発行元： 公益社団法人 応用物理学会

    DOI： 10.11470/jsapmeeting.2020.1.0_3653 　

    eISSN：2436-7613

  33. Modular networks of spiking neurons for applications in time-series information processing

    Satoshi Moriya, Hideaki Yamamoto, Ayumi Hirano-Iwata, Shigeru Kubota, Shigeo Sato

    Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE　11　(4)　590-600　2020年

    出版者・発行元： Institute of Electronics, Information and Communications Engineers (IEICE)

    DOI： 10.1587/nolta.11.590 　

    eISSN：2185-4106

  34. A spiking neuron MOS circuit for low-power neuromorphic computation 査読有り

    佐藤茂雄, 田村祐樹, 守谷 哲, 加藤達暉, 櫻庭政夫, 堀尾喜彦, Jordi Madrenas

    Proceedings of International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications　80-80　2019年12月

  35. (Invited) Low-Energy Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition and In-Situ Doping for Junction Formation in Group-IV Semiconductor Devices

    Masao Sakuraba, Shigeo Sato

    ECS Meeting Abstracts　2019年9月1日

    DOI： 10.1149/MA2019-02/25/1164 　

  36. An Izhikevich Model Neuron MOS Circuit for Low Voltage Operation 査読有り

    Yuki Tamura, Satoshi Moriya, Tatsuki Kato, Masao Sakuraba, Yoshihiko Horio, Shigeo Sato

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)　11727 LNCS　718-723　2019年9月

    出版者・発行元： Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

    DOI： 10.1007/978-3-030-30487-4_55 　

  37. IzhikevichニューロンモデルMOS回路の提案

    田村祐樹, 守谷 哲, 加藤達暉, 櫻庭政夫, 堀尾喜彦, 佐藤茂雄

    電子情報通信学会技術報告　NC2018-60　93-93　2019年3月

  38. Mean-field analysis of directed modular networks 査読有り

    Satoshi Moriya, Hideaki Yamamoto, Hisanao Akima, Ayumi Hirano-Iwata, Shigeru Kubota, Shigeo Sato

    Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science　29　(1)　013142　2019年1月1日

    DOI： 10.1063/1.5044689 　

  39. Impact of modular organization on dynamical richness in cortical networks

    Hideaki Yamamoto, Satoshi Moriya, Katsuya Ide, Takeshi Hayakawa, Hisanao Akima, Shigeo Sato, Shigeru Kubota, Takashi Tanii, Michio Niwano, Sara Teller, Jordi Soriano, Ayumi Hirano-Iwata

    Science Advances　4　(11)　2018年11月2日

    DOI： 10.1126/sciadv.aau4914 　

  40. Quantum Associative Memory with Quantum Neural Network via Adiabatic Hamiltonian Evolution 査読有り

    Yoshihiro Osakabe, Hisanao Akima, Masao Sakuraba, Mitsunaga Kinjo, Shigeo Sato

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS　E100D　(11)　2683-2689　2017年11月

    DOI： 10.1587/transinf.2017EDP7138 　

    ISSN：1745-1361

  41. Electrical properties and B depth profiles of in-situ B doped Si films grown by ECR Ar plasma CVD without substrate heating 査読有り

    Koya Motegi, Naofumi Ueno, Masao Sakuraba, Yoshihiro Osakabe, Hisanao Akima, Shigeo Sato

    MATERIALS SCIENCE IN SEMICONDUCTOR PROCESSING　70　50-54　2017年11月

    DOI： 10.1016/j.mssp.2016.10.030 　

    ISSN：1369-8001

    eISSN：1873-4081

  42. Electronic properties of Si/Si-Ge Alloy/Si(100) heterostructures formed by ECR Ar plasma CVD without substrate heating 査読有り

    Naofumi Ueno, Masao Sakuraba, Yoshihiro Osakabe, Hisanao Akima, Shigeo Sato

    MATERIALS SCIENCE IN SEMICONDUCTOR PROCESSING　70　55-62　2017年11月

    DOI： 10.1016/j.mssp.2016.09.035 　

    ISSN：1369-8001

    eISSN：1873-4081

  43. Silicon-Carbon alloy film formation on Si(100) using SiH4 and CH4 reaction under low-energy ECR Ar plasma irradiation 査読有り

    Shogo Sasaki, Masao Sakuraba, Hisanao Akima, Shigeo Sato

    MATERIALS SCIENCE IN SEMICONDUCTOR PROCESSING　70　188-192　2017年11月

    DOI： 10.1016/j.mssp.2016.10.046 　

    ISSN：1369-8001

    eISSN：1873-4081

  44. モジュール構造型神経回路モデルにおける同期活動のメカニズム

    守谷 哲, 山本英明, 井手克哉, 秋間学尚, 平野愛弓, 庭野道夫, 久保田 繁, 佐藤茂雄

    信学技報　117　(325)　19-23　2017年11月

    出版者・発行元： 電子情報通信学会

    ISSN：0913-5685

  45. Neuro-inspired quantum associative memory using adiabatic hamiltonian evolution 査読有り

    Yoshihiro Osakabe, Shigeo Sato, Hisanao Akima, Masao Sakuraba, Mitsunaga Kinjo

    Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks　2017-　803-807　2017年6月30日

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/IJCNN.2017.7965934 　

  46. Modularity-dependent modulation of synchronized bursting activity in cultured neuronal network models 査読有り

    Satoshi Moriya, Hideaki Yamamoto, Hisanao Akima, Ayumi Hirano-Iwata, Michio Niwano, Shigeru Kubota, Shigeo Sato

    Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks　2017-　1163-1168　2017年6月30日

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/IJCNN.2017.7965983 　

  47. An artificial neural network with an analogue spin-orbit torque device 査読有り

    W.A. Borders, H. Akima, S. Fukami, S. Moriya, S. Kurihara, A. Kurenkov, Yoshihiko Horio, S. Sato, H. Ohno

    Proceedings of the IEEE International Magnetics Conference　2017年4月24日

    DOI： 10.1109/INTMAG.2017.8007937 　

  48. スピン軌道トルク磁気メモリデバイスを用いた自己連想記憶

    秋間学尚, Borders William, 深見俊輔, 守谷 哲, 栗原祥太, Kurenkov Alexander, 下橋亮太, 堀尾喜彦, 佐藤茂雄, 大野英男

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　S-31-S-31　2017年3月22日

  49. アナログ磁気メモリデバイスを用いた自己連想記憶システムの構築

    栗原祥太, 秋間学尚, William A. Borders, 深見俊輔, 守谷 哲, Aleksandr Kurenkov, 下橋亮太, 堀尾喜彦, 佐藤茂雄, 大野英男

    電子情報通信学会技術報告　116　(521)　127-132　2017年3月13日

    出版者・発行元： 電子情報通信学会

    ISSN：0913-5685

  50. Low-energy plasma CVD for epitaxy and in-situ doping of group-IV semiconductors in nanoelectronics 査読有り

    Sakuraba, M., Akima, H., Sato, S.

    Chemical Vapor Deposition (CVD): Types, Uses and Selected Research　61-115　2017年2月

  51. Complexity reduction of neural network model for local motion detection in motion stereo vision

    Akima, H., Kawakami, S., Madrenas, J., Moriya, S., Yano, M., Nakajima, K., Sakuraba, M., Sato, S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)　10639 LNCS　2017年

    出版者・発行元： Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

    DOI： 10.1007/978-3-319-70136-3_88 　

  52. Carrier properties of B atomic-layer-doped Si films grown by ECR Ar-plasma-enhanced CVD without substrate heating 査読有り

    Masao Sakuraba, Katsutoshi Sugawara, Takayuki Nosaka, Hisanao Akima, Shigeo Sato

    SCIENCE AND TECHNOLOGY OF ADVANCED MATERIALS　18　(1)　294-306　2017年

    DOI： 10.1080/14686996.2017.1312520 　

    ISSN：1468-6996

    eISSN：1878-5514

  53. Analogue spin-orbit torque device for artificial-neural-network-based associative memory operation 査読有り

    William A. Borders, Hisanao Akima, Shunsuke Fukami, Satoshi Moriya, Shouta Kurihara, Yoshihiko Horio, Shigeo Sato, Hideo Ohno

    Applied Physics Express　10　(1)　013007　2017年1月1日

    出版者・発行元： Japan Society of Applied Physics

    DOI： 10.7567/APEX.10.013007 　

    ISSN：1882-0786 1882-0778

    eISSN：1882-0786

  54. Epitaxy and In-Situ Doping of Group-IV Semiconductors by Low-Energy Plasma CVD for Quantum Heterointegration in Nanoelectronics (Invited Paper) 査読有り

    M. Sakuraba, H. Akima, S. Sato

    Abstracts of the Energy Materials Nanotechnology (EMN) Meeting on Epitaxy, Budapest, Hungary, Sep. 4-8, 2016　2016年9月

    DOI： 10.13140/RG.2.2.27706.18889 　

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    Abstract presented at the Energy Materials Nanotechnology (EMN) Meeting on Epitaxy, Budapest, Hungary, Sep. 4-8, 2016, No.A19, pp.61-63.

  55. CMOS Majority Circuit with Large Fan-In 査読有り

    Hisanao Akima, Yasuhiro Katayama, Masao Sakuraba, Koji Nakajima, Jordi Madrenas, Shigeo Sato

    IEICE TRANSACTIONS ON ELECTRONICS　E99C　(9)　1056-1064　2016年9月

    DOI： 10.1587/transele.E99.C.1056 　

    ISSN：1745-1353

  56. Size-dependent regulation of synchronized activity in living neuronal networks 査読有り

    Hideaki Yamamoto, Shigeru Kubota, Yudai Chida, Mayu Morita, Satoshi Moriya, Hisanao Akima, Shigeo Sato, Ayumi Hirano-Iwata, Takashi Tanii, Michio Niwano

    PHYSICAL REVIEW E　94　(1)　012407　2016年7月

    DOI： 10.1103/PhysRevE.94.012407 　

    ISSN：2470-0045

    eISSN：2470-0053

  57. 神経回路の同期的活動に対するモジュール構造の影響に関する計算論的研究

    守谷 哲, 山本英明, 秋間学尚, 平野愛弓, 庭野道夫, 久保田 繁, 佐藤茂雄

    信学技報　116　(120)　217-222　2016年6月28日

  58. Learning Method for a Quantum Bit Network 査読有り

    Yoshihiro Osakabe, Shigeo Sato, Mitsunaga Kinjo, Koji Nakajima, Hisanao Akima, Masao Sakuraba

    ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING - ICANN 2016, PT I　9886　558-559　2016年

    ISSN：0302-9743

  59. VLSI Design of a Neural Network Model for Detecting Planar Surface from Local Image Motion 査読有り

    Hisanao Akima, Satoshi Moriya, Susumu Kawakami, Masafumi Yano, Koji Nakajima, Masao Sakurabah, Shigeo Sato

    ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING - ICANN 2016, PT I　9886　556-557　2016年

    ISSN：0302-9743

  60. Effects of interfacial chemical states on the performance of perovskite solar cells 査読有り

    Teng Ma, Daisuke Tadaki, Masao Sakuraba, Shigeo Sato, Ayumi Hirano-Iwata, Michio Niwano

    JOURNAL OF MATERIALS CHEMISTRY A　4　(12)　4392-4397　2016年

    DOI： 10.1039/c5ta08098c 　

    ISSN：2050-7488

    eISSN：2050-7496

  61. Hydrogen Atom Desorption Induced by Electron Bombardment on Si Surface 査読有り

    W. Li, S. Sato, H. Akima, M. Sakuraba

    ECS Trans.　69　(31)　35-38　2015年12月

    DOI： 10.1149/06931.0035ecst 　

  62. XPSによるIV族半導体材料における 深さ方向組成分布の評価事例 招待有り 査読有り

    櫻庭政夫, 秋間学尚, 佐藤茂雄, 室田淳一

    表面分析研究懇談会講演要旨（2015年6月18～19日、（株）島津製作所秦野工場） 講演要旨集　6-1-6-9　2015年6月18日

    出版者・発行元： Unpublished

    DOI： 10.13140/RG.2.1.2125.3284 　

  63. Superconductivity Coherence in Series Array of Nb/AlOx/Nb Josephson Junctions

    刑部 好弘, 佐藤 茂雄, 小野美 武, 秋間 学尚, 櫻庭 政夫

    電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2015　10-10　2015年

    出版者・発行元： 電気関係学会東北支部連合大会実行委員会

    DOI： 10.11528/tsjc.2015.0_10 　

  64. STMを用いた電子注入によるSi表面終端水素原子の脱離に関する研究

    李 武, 佐藤 茂雄, 秋間 学尚, 桜庭 政夫

    電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2015　140-140　2015年

    出版者・発行元： 電気関係学会東北支部連合大会実行委員会

    DOI： 10.11528/tsjc.2015.0_140 　

  65. Izhikevich neuron circuit using stochastic logic 査読有り

    S. Sato, H. Akima, K. Nakajima, M. Sakuraba

    ELECTRONICS LETTERS　50　(24)　1795-U157　2014年11月

    DOI： 10.1049/el.2014.3627 　

    ISSN：0013-5194

    eISSN：1350-911X

  66. Performance analysis of Bidirectional Associative Memories by using the Inverse Function Delayless model

    Shigeo Sato

    IEICE Proceeding Series　2014年9月14日

    DOI： 10.34385/proc.46.C2L-C3 　

  67. Epitaxial growth of Si-1 (-) Ge-x(x) alloys and Ge on Si(100) by electron-cyclotron-resonance Ar plasma chemical vapor deposition without substrate heating 査読有り

    Naofumi Ueno, Masao Sakuraba, Junichi Murota, Shigeo Sato

    THIN SOLID FILMS　557　31-35　2014年4月

    DOI： 10.1016/j.tsf.2013.11.023 　

    ISSN：0040-6090

  68. Surface Reaction in Thin Film Formation of Si1-xGex Alloys on Si(100) by Electron-Cyclotron-Resonance Ar Plasma Chemical Vapor Deposition without Substrate Heating 査読有り

    Naofumi Ueno, Masao Sakuraba, Shigeo Sato

    SIGE, GE, AND RELATED COMPOUNDS 6: MATERIALS, PROCESSING, AND DEVICES　64　(6)　99-105　2014年

    DOI： 10.1149/06406.0099ecst 　

    ISSN：1938-5862

  69. Majority Neuron Circuit Having Large Fan-in with Non-volatile Synaptic Weight 査読有り

    Hisanao Akima, Yasuhiro Katayama, Koji Nakajima, Masao Sakuraba, Shigeo Sato

    PROCEEDINGS OF THE 2014 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN)　4266-4271　2014年

    DOI： 10.1109/IJCNN.2014.6889766 　

    ISSN：2161-4393

  70. Epitaxial growth of heavily B-doped Si and Ge films on Si(100) by low-energy ECR Ar plasma CVD without substrate heating 査読有り

    Yusuke Abe, Shuji Kubota, Masao Sakuraba, Junichi Murota, Shigeo Sato

    ECS Transactions　58　(9)　223-228　2013年

    出版者・発行元： Electrochemical Society Inc.

    DOI： 10.1149/05809.0223ecst 　

    ISSN：1938-6737 1938-5862

  71. Formation and Characterization of Strained Si1-xGex Films Epitaxially Grown on Si(100) by Low-Energy ECR Ar plasma CVD without Substrate Heating 査読有り

    Naofumi Ueno, Masao Sakuraba, Junichi Murota, Shigeo Sato

    ULSI PROCESS INTEGRATION 8　58　(9)　207-211　2013年

    DOI： 10.1149/05809.0207ecst 　

    ISSN：1938-5862

  72. 逆関数遅延ネットワークを用いた最適化問題解探索のための高次形式エネルギー関数設計法 査読有り

    曽田尚宏, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会論文誌Ａ　J96-A　(1)　12-21　2013年1月1日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：0913-5707

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    本論文では高次結合逆関数遅延(HC-ID)ネットワークなどの高次結合ネットワークによる組合せ最適化問題の解探索に必要な,高次形式のエネルギー関数を提案する.これまで,我々は3次までの高次結合を導入したHC-IDネットワークによる解探索法を提案し,巡回セールスマン問題(TSP)や2次割当問題(QAP)に適用してきた.しかしこれまでは問題に応じて個別にエネルギー関数を定義する必要があった.そこで本研究では,任意次数の高次形式のエネルギー関数を導入し,様々な問題の解探索に適用できるよう一般化を行った.また本提案関数をスケジューリング問題の一種である学位論文審査会スケジューリング問題に適用し,その解探索性能を確認した.

  73. Dynamic characteristics of a simple bursting neuron model 査読有り

    Koji Nakajima, Shigeo Sato, Yoshihiro Hayakawa

    Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE　3　(3)　436-456　2012年7月1日

    出版者・発行元： 一般社団法人 電子情報通信学会

    DOI： 10.1587/nolta.3.436 　

    ISSN：2185-4106

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    We present a simple neuron model that shows a rich property in spite of the simple structure derived from the simplification of the Hindmarsh-Rose, the Morris-Lecar, and the Hodgkin-Huxley models. The model is a typical example whose characteristics can be discussed through the concept of potential with active areas. A potential function is able to provide a global landscape for dynamics of a model, and the dynamics is explained in connection with the disposition of the active areas on the potential, and hence we are able to discuss the global dynamic behaviors and the common properties among these realistic models. The obtained outputs are broadly classified as simple oscillations, spiking, bursting, and chaotic oscillations. The bursting outputs are classified as with spike undershoot and without spike undershoot, and the bursts without spike undershoot are classified as with tapered and without tapered. We show the parameter dependence of these outputs and discuss the connection between these outputs and the potential with active areas.

  74. Dynamic Characteristics of Neuron Models and Active Areas in Potential Functions 査読有り

    K. Nakajima, K. Kurose, S. Sato, Y. Hayakawa

    IUTAM SYMPOSIUM ON 50 YEARS OF CHAOS: APPLIED AND THEORETICAL　5　49-53　2012年

    DOI： 10.1016/j.piutam.2012.06.007 　

    ISSN：2210-9838

  75. Analysis of burst dynamics bound by potential with active areas 査読有り

    K. Kurose, Y. Hayakawa, S. Sato, K. Nakajima

    Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE　2　(4)　417-431　2011年10月

    出版者・発行元： 一般社団法人 電子情報通信学会

    DOI： 10.1587/nolta.2.417 　

    ISSN：2185-4106

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    Burst firing dynamics that are observed in many neuron models including the Hodgkin-Huxley model, are explained in terms of a motion of a quasi particle bound by potential. We are able to foresee the solution landscape with the curvature of the potential, and can design the wave form of the output to properly set active areas on the potential. In this paper, we apply this concept for a single Hindmarsh-Rose model and a coupled van der Pol oscillators. Therefore, we provide an understanding of the burst firings with spatiotemporal constructions of the potential and the active areas, and claim that the active areas cause the eigen-oscillations individually. Hence, we dispose the active areas on the potential properly and design the intended wave forms. Then, the global curvature of the potential function ensures that these oscillations do not diverge.

  76. 4-bit SFQ Multiplier Based on Booth Encoder 査読有り

    Ryosuke Nakamoto, Sakae Sakuraba, Takeshi Onomi, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    IEEE TRANSACTIONS ON APPLIED SUPERCONDUCTIVITY　21　(3)　852-855　2011年6月

    DOI： 10.1109/TASC.2010.2095814 　

    ISSN：1051-8223

  77. An application of higher order connection to inverse function delayed network 査読有り

    T. Sota, Y. Hayakawa, S. Sato, K. Nakajima

    Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE　2　(2)　180-197　2011年4月

    出版者・発行元： 一般社団法人 電子情報通信学会

    DOI： 10.1587/nolta.2.180 　

    ISSN：2185-4106

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    The Inverse function Delayed model (ID model) is a neuron model with negative resistance dynamics. The negative resistance can destabilize local minimum states, which are undesirable network responses. The ID network can remove these states. Actually, we have demonstrated that the ID network can perfectly remove all local minima with N-Queen problems or 4-Color problems, where stationary stable states always give correct answers. However this method cannot apply to Traveling Salesman Problems (TSPs) or Quadratic Assignment Problems (QAPs). Meanwhile, it is proposed that the TSPs are able to be represented in terms of the quartic form energy function. In this representation, the global minimum states that represent correct answers and the local minimum states are separable clearly, thus if it is applied to the ID network, it ensures that only the local minimum states are destabilized by the negative resistance. In this paper, we aim to introduce higher order connections to the ID network to apply the quartic form energy function. We apply the ID network with higher order connections to the TSPs or QAPs, and show that the higher order connection ID network can destabilize only the local minimum states by the negative resistance effect, so that it obtains only correct answers found at stationary stable states. Moreover, we obtain minimum parameter region analytically to destabilize every local minimum state.

  78. Performance evaluation of adiabatic quantum computation using neuron-like interconnections 査読有り

    S. Sato, A. Ono, M. Kinjo, K. Nakajima

    Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE　2　(2)　198-204　2011年4月

    出版者・発行元： 一般社団法人 電子情報通信学会

    DOI： 10.1587/nolta.2.198 　

    ISSN：2185-4106

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    Quantum computation algorithms indicate possibility that non-deterministic polynomial time problems can be solved much faster than classical methods. We have proposed a neuromorphic quantum computation algorithm based on adiabatic quantum computation, in which an analogy to an artificial neural network is considered in order to design a Hamiltonian. However, in the neuromorphic AQC, the relation between its computation time and success rate has not been clear. In this paper, we study residual energy and the probability of correct answers as a function of computation time. The residual energy behaves as expected from the adiabatic theorem. On the other hand, the success rate strongly depends on energy level crossings of excited states during Hamiltonian evolution. The results indicate that computation time must be adjusted according to a target problem.

  79. High Throughput Parallel Arithmetic Circuits for Fast Fourier Transform 査読有り

    Ryosuke Nakamoto, Sakae Sakuraba, Alexandre Martins, Takeshi Onomi, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    IEICE TRANSACTIONS ON ELECTRONICS　E94C　(3)　280-287　2011年3月

    DOI： 10.1587/transele.E94.C.280 　

    ISSN：0916-8524

    eISSN：1745-1353

  80. Higher Order Connections Network with Stochastic Logic for Optimization Problems

    曽田 尚宏, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2011　4-4　2011年

    出版者・発行元： 電気関係学会東北支部連合大会実行委員会

    DOI： 10.11528/tsjc.2011.0_4 　

  81. Method of Solving Combinatorial Optimization Problems with Stochastic Effects

    Takahiro Sota, Yoshihiro Hayakawa, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    NEURAL INFORMATION PROCESSING, PT III　7064　389-+　2011年

    DOI： 10.1007/978-3-642-24965-5_44 　

    ISSN：0302-9743

  82. Method of Solving Combinatorial Optimization Problems with Stochastic Effects 査読有り

    Takahiro Sota, Yoshihiro Hayakawa, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    NEURAL INFORMATION PROCESSING, PT III　7064　389-+　2011年

    DOI： 10.1007/978-3-642-24965-5_44 　

    ISSN：0302-9743

  83. Discrete Higher Order Neural Network for Solving Combinatorial Optimization Problems

    T. Sota, Y. Hayakawa, S. Sato, K. Nakajima

    The 3rd Student Organizing International Mini-Conference on Information Electronics Systems　143-144　2010年10月

  84. High Throughput Parallel Multiplier of SFQ Circuits based on the Booth Encoder

    R. Nakamoto, S. Sakuraba, T. Onomi, S. Sato

    The 3rd Student Organizing International Mini-Conference on Information Electronics Systems　172-173　2010年10月

  85. Performance of Adiabatic Quantum Computation using Neuron-like Interconnections

    Shigeo Sato

    IEICE Proceeding Series　39-42　2010年9月5日

    DOI： 10.34385/proc.44.A1L-C2 　

  86. Analyses of Coupled Hindmarsh-Rose Type Bursting Oscillators

    Shigeo Sato

    IEICE Proceeding Series　619-622　2010年9月5日

    DOI： 10.34385/proc.44.C3L-D1 　

  87. Discrete Higher Order Inverse Function Delayed Network

    T. Sota, Y. Hayakawa, S. Sato, K. Nakajima

    Proceedings of the 2010 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications　615-618　2010年9月

  88. Collective Dynamics of Intrinsic Josephson Junctions

    Shigeo Sato, Koji Matsushita, Kunihiro Inomata, Huabing Wang, Takeshi Hatano, Mitsunaga Kinjo, Koji Nakajima

    Extended Abstracts of 12th International Superconductive Electronics Conference　2009年6月

  89. Application of Single Electron Devices Utilizing Stochastic Dynamics 招待有り 査読有り

    Shigeo Sato, Koji Nakajima

    International Journal of Nanotechnology and Molecular Computation　1　(2)　29-42　2009年4月1日

  90. Neuromorphic adiabatic quantum computation 査読有り

    Shigeo Sato, Mitsunaga Kinjo

    Complex-Valued Neural Networks: Utilizing High-Dimensional Parameters　352-375　2009年

    出版者・発行元： IGI Global

    DOI： 10.4018/978-1-60566-214-5.ch014 　

  91. Resonant activation and multi-junction switching characteristics of Bi-2212 intrinsic Josephson junctions

    N. Kitabatake, K. Inomata, S. Sato, M. Kinjo, H.B. Wang, T. Hatano, K. Nakajima

    2008 American Physics Society(APS) March Meeting　2008年3月10日

  92. Energy dissipation effect on a quantum neural network 査読有り

    Mitsunaga Kinjo, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    NEURAL INFORMATION PROCESSING, PART II　4985　730-+　2008年

    ISSN：0302-9743

  93. Study on the Performance of Neuromorphic Adiabatic Quantum Computation Algorithms 査読有り

    Aiko Ono, Shigeo Sato, Mitsunaga Kinjo, Koji Nakajima

    2008 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-8　2507-+　2008年

    DOI： 10.1109/IJCNN.2008.4634148 　

    ISSN：2161-4393

  94. Resonant Activation and Multiple Switching Characteristics of Bi-2212 Intrinsic Josephson Junctions 査読有り

    N. Kitabatake, S. Sato, K. Inomata, M. Kinjo, H.B. Wang, T. Hatano, K. Nakajima

    8th European Conference on Applied Superconductivity (EUCAS ‘07)　2007年9月

  95. Macroscopic quantum tunneling and resonant activation of current biased intrinsic Josephson junctions in Bi-2212 招待有り 査読有り

    Shigeo Sato, Kunihiro Inomata, Mitsunaga Kinjo, Nobuhiro Kitabatake, Koji Nakajima, Huabing Wang, Takeshi Hatano

    IEICE TRANSACTIONS ON ELECTRONICS　E90C　(3)　599-604　2007年3月

    DOI： 10.1093/ietele/e90-c.3.599 　

    ISSN：0916-8524

    eISSN：1745-1353

  96. Study of macroscopic quantum tunnelling in Bi2Sr2CaCu2O8+delta intrinsic Josephson junctions 査読有り

    K. Inomata, S. Sato, M. Kinjo, N. Kitabatake, H. B. Wang, T. Hatano, Koji Nakajima

    SUPERCONDUCTOR SCIENCE & TECHNOLOGY　20　(2)　S105-S109　2007年2月

    DOI： 10.1088/0953-2048/20/2/S20 　

    ISSN：0953-2048

  97. Quantum neural network composed of Kane's qubits 査読有り

    Yuuki Nakamiya, Mitsunaga Kinjo, Osamu Takahashi, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    JAPANESE JOURNAL OF APPLIED PHYSICS PART 1-REGULAR PAPERS BRIEF COMMUNICATIONS & REVIEW PAPERS　45　(10A)　8030-8034　2006年10月

    DOI： 10.1143/JJAP.45.8030 　

    ISSN：0021-4922

  98. An STDP-type Learning by Minimizing K-L Divergence for a Spiking Neural Network 査読有り

    Shigeo Sato, Kun Ma, Koji Nakajima

    Proceedings of 2006 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications　507-510　2006年9月

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    通研インポート200703

  99. Hardware implementation of an inverse function delayed neural network using stochastic logic 査読有り

    Hongge Li, Yoshihiro Hayakawa, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS　E89D　(9)　2572-2578　2006年9月

    DOI： 10.1093/ietisy/e89-d.9.2572 　

    ISSN：0916-8532

  100. Study of Macroscopic Quantum Tunneling in Bi2Sr2CaCu2O8+#Gdelta#GR Intrinsic Josephson Junctions 招待有り 査読有り

    K. Inomata, S. Sato, M. Kinjo, Y. Nakamiya, N . Kitabatake, H. Wang, T. Hatano, K. Nakajima

    Proc. 5th Int. Symp. Intrinsic Josephson Effect in High Tc Superconductors (Plasma 2006)　2006年7月

  101. Observation of Macroscopic Quantum Tunneling in Bi2Sr2CaCu2O8+#Gdelta#GR Intrinsic Josephson Junctions 招待有り 査読有り

    K. Inomata, S. Sato, M. Kinjo, Y. Nakamiya, N. Kitabatake, H. Wang, T. Hatano, K. Nakajima

    Proc. The 8th International Conference on Materials and Mechanisms of Superconductivity and High Temperature Superconductors (M2S-HTSC-VIII)　2006年7月

  102. A study on learning with a quantum neural network

    Mitsunaga Kinjo, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings　203-206　2006年

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/ijcnn.2006.246680 　

    ISSN：1098-7576

  103. A study on learning with a quantum neural network 査読有り

    Mitsunaga Kinjo, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    2006 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORK PROCEEDINGS, VOLS 1-10　203-+　2006年

    ISSN：2161-4393

  104. Neuromorphic quantum computation with energy dissipation 査読有り

    Mitsunaga Kinjo, Shigeo Sato, Yuuki Nakamiya, Koji Nakajima

    Physical Review A - Atomic, Molecular, and Optical Physics　72　(5)　2005年11月

    DOI： 10.1103/PhysRevA.72.052328 　

    ISSN：1050-2947 1094-1622

  105. Neuromorphic quantum computation with energy dissipation 査読有り

    M Kinjo, S Sato, Y Nakamiya, K Nakajima

    PHYSICAL REVIEW A　72　(5)　52328　2005年11月

    DOI： 10.1103/PhysRevA.72.052328 　

    ISSN：2469-9926

    eISSN：2469-9934

  106. Artificial Neural Network-inspired Quantum Adiabatic Evolution Algorithm with Energy Dissipation 査読有り

    Shigeo Sato

    IEICE Proceeding Series　198-201　2005年10月18日

    DOI： 10.34385/proc.40.1-2-5-4 　

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    通研ＤＢインポート

  107. Macroscopic quantum tunneling in a d-wave High-TC Bi2Sr2CaCu2O8+delta superconductor 査読有り

    K Inomata, S Sato, K Nakajima, A Tanaka, Y Takano, HB Wang, M Nagao, H Hatano, S Kawabata

    PHYSICAL REVIEW LETTERS　95　(10)　2005年9月

    DOI： 10.1103/PhysRevLett.95.107005 　

    ISSN：0031-9007

  108. MQT of Bi-2212 stacked Josephson junctions and its enhancement by microwave radiation 査読有り

    K. Inomata, S. Sato, M. Kinjo, Y. Nakamiya, K. Nakajima, A. Tanaka, Y. Takano, H. B. Wang, M. Nagao, T. Hatano

    Abstracts of 7th European Conference on Applied Superconductivity　2005年9月

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    通研ＤＢインポート

  109. Macroscopic quantum tunneling in a d-wave High-TC Bi2Sr2CaCu2O8+delta superconductor 査読有り

    K Inomata, S Sato, K Nakajima, A Tanaka, Y Takano, HB Wang, M Nagao, H Hatano, S Kawabata

    PHYSICAL REVIEW LETTERS　95　(10)　107005　2005年9月

    DOI： 10.1103/PhysRevLett.95.107005 　

    ISSN：0031-9007

  110. Macroscopic quantum tunneling in d-wave high-Tc superconductor 査読有り

    K. Inomata, S. Sato, K. Nakajima, A. Tanaka, Y. Takano, H. Wang, M. Nagao, S. Kawabata, T. Hatano

    2005 American Physics Society(APS) March Meeting　2005年3月

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    通研ＤＢインポート

  111. Basic Property of a Quantum Neural Network Composed of Kane’s Qubits 査読有り

    Y. Nakamiya, M. Kinjo, O. Takahashi, S. Sato, K. Nakajima

    Proceedings of the 2005 International Joint Conference on Neural Networks　1104-1107　2005年

    DOI： 10.1109/IJCNN.2005.1556007 　

    ISSN：1098-7576

  112. Single electron stochastic neural network 査読有り

    H Akima, S Yamada, S Sato, K Nakajima

    IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES　E87A　(9)　2221-2226　2004年9月

    ISSN：0916-8508

    eISSN：1745-1337

  113. Implementation of continuous-time dynamics on stochastic neurochip 査読有り

    S Akimoto, A Momoi, S Sato, K Nakajima

    IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES　E87A　(9)　2227-2232　2004年9月

    ISSN：0916-8508

    eISSN：1745-1337

  114. Single electron random number generator 査読有り

    H Akima, S Sato, K Nakajima

    IEICE TRANSACTIONS ON ELECTRONICS　E87C　(5)　832-834　2004年5月

    ISSN：0916-8524

    eISSN：1745-1353

  115. Evaluation of Junction Parameters with Control of Carrier Concentration in Bi2Sr2CaCu2O8+δ Stacked Junctions 査読有り

    K. Inomata, S. Sato, K. Nakajima, S.-J. Kim, T. Hatano, Y. Takano, M. Nagao, T. Yamashita

    Abstracts of International Symposium on Superconductivity 2003　412-414　(SPEC. ISS.)　304　2004年

    DOI： 10.1016/j.physc.2003.12.102 　

  116. A new digital architecture of inverse function delayed neuron with the stochastic logic 査読有り

    HG Li, Y Hayakawa, S Sato, K Nakajima

    2004 47TH MIDWEST SYMPOSIUM ON CIRCUITS AND SYSTEMS, VOL II, CONFERENCE PROCEEDINGS　393-396　2004年

  117. A study on neuromorphic quantum computation 査読有り

    S Sato, M Kinjo, O Takahashi, Y Nakamiya, K Nakajima

    2004 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-4, PROCEEDINGS　3253-3256　2004年

    DOI： 10.1109/IJCNN.2004.1381200 　

    ISSN：1098-7576

  118. Implementation of a large scale hardware neural network system based on stochastic logic 査読有り

    A Momoi, S Akimoto, S Sato, K Nakajima

    2004 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-4, PROCEEDINGS　2671-2675　2004年

    DOI： 10.1109/IJCNN.2004.1381070 　

    ISSN：1098-7576

  119. Design of single electron circuitry for a stochastic logic neural network 査読有り

    H Akima, S Sato, K Nakajima

    KNOWLEDGE-BASED INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT 1, PROCEEDINGS　3213　1010-1016　2004年

    ISSN：0302-9743

  120. Electrical Transport Characteristics of Bi2Sr2CaCu2O8+δ Stacked Junctions with Control of the Carrier Density 査読有り

    K. Inomata, T. Kawae, S.-J. Kim, K. Nakajima, T. Yamashita, S. Sato, Koji Nakajima, Takeshi Hatano

    Superconductor Science and Technology　16　(12)　1365-1367　2003年12月

    DOI： 10.1088/0953-2048/16/12/009 　

    ISSN：0953-2048

  121. Intrinsic properties of cross-whisker junction 査読有り

    K. Inomata, Y. Takano, T. Hatano, S. Sato, K. Nakajima, S. Kawakami, M. Nagao, T. Yamashita, M. Tachiki

    Abstracts of Second East Asia Symposium on Superconductive Electronics　68　2003年11月

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    <RIEC><DUMMY>あ</DUMMY><BIBID>2003500285</BIBID></RIEC>

  122. An approach for quantum computing using adiabatic evolution algorithm 査読有り

    S Sato, M Kinjo, K Nakajima

    JAPANESE JOURNAL OF APPLIED PHYSICS PART 1-REGULAR PAPERS SHORT NOTES & REVIEW PAPERS　42　(11)　7169-7173　2003年11月

    DOI： 10.1143/JJAP.42.7169 　

    ISSN：0021-4922

  123. Implementation of a new neurochip using stochastic logic 査読有り

    S Sato, K Nemoto, S Akimoto, M Kinjo, K Nakajima

    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS　14　(5)　1122-1127　2003年9月

    DOI： 10.1109/TNN.2003.816341 　

    ISSN：1045-9227

  124. Electrical Transport Characteristics of Bi2Sr2CaCu2O8+δ Stacked Junctions with Control of the Carrier Density 査読有り

    K. Inomata, T. Kawae, S.-J. Kim, K. Nakajima, T. Yamashita, S. Sato, Koji Nakajima, Takeshi Hatano

    Extended Abstracts of 9th International Superconductive Electronics Conference　PWe-03　2003年7月

    詳細を見る 詳細を閉じる

    <RIEC><DUMMY>あ</DUMMY><BIBID>2003500282</BIBID></RIEC>

  125. Quantum adiabatic evolution algorithm for a quantum neural network 査読有り

    M Kinjo, S Sato, K Nakajima

    ARTIFICAIL NEURAL NETWORKS AND NEURAL INFORMATION PROCESSING - ICAN/ICONIP 2003　2714　951-958　2003年

    ISSN：0302-9743

  126. Analysis and Measurement of Limit Cycles Generated on Neural Networks with Cyclic and Longer Connections 査読有り

    Yoshihiro Hayakawa, Shiya Suenaga, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    Proceedings 2002 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications　315-318　2002年10月

  127. Hardware Implementation of a Single Electron Neural Network 査読有り

    Hisanao AKIMA, Saiboku YAMADA, Shigeo SATO, Koji NAKAJIMA

    Proceedings 2002 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications　913-916　2002年10月

  128. Learning Algorithm for the Threshold of Nonmonotonic Neurons Composing a Boltzmann Machine 査読有り

    Takuya HAGA, Fumihiko ISHIDA, Mitsunaga KINJO, Shigeo SATO, Koji NAKAJIMA

    Proceedings 2002 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications　687-690　2002年10月

  129. Implementation of a new stochastic neurochip and a study on transitions between limit cycles by stochastic noise 査読有り

    Shunsuke Akimoto, Ken Nemoto, Shigeo Sato, Yoshihiro Hayakawa, Koji Nakajima

    Proceedings 2002 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications　917-920　2002年10月

  130. Advantage and Disadvantage of the Quantum Adiabatic Evolution Algorithm for Combinatorial Optimization Problems 査読有り

    Mitsunaga Kinjo, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    Proceedings of the 10th JST International Symposium on Quantum Computing(ISQC)　P-2　2002年3月

  131. Hardware implementation of a DBM network with non-monotonic neurons 査読有り

    M Kinjo, S Sato, K Nakajima

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS　E85D　(3)　558-567　2002年3月

    ISSN：0916-8532

  132. Evaluation of the Quantum Adiabatic Evolution Algorithm 査読有り

    M. Kinjo, S. Sato, K. Nakajima

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2001)　323-326　2001年10月

  133. A New Approach for Implementation of Analog Neurochips 査読有り

    S. Sato, M. Abe, T. Haga, M. Kinjo, K. Nakajima

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2001)　505-508　2001年10月

  134. A Non-monotonic Neurochip using Stochastic Logic 査読有り

    K. Nemoto, M. Kinjo, S. Sato, K. Nakajima

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2001)　605-608　2001年10月

  135. Hardware implementation of quantized connection neural networks 査読有り

    M. Abe, S. Sato, K. Nakajima

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2001)　617-620　2001年10月

  136. A Neural Network with Single Electron Neurons 査読有り

    H. Akima, S. Sato, K. Nakajima

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2001)　625-628　2001年10月

  137. Hardware Neural Networks with Single Electron Transistors 査読有り

    S. Sato, H. Akima, K. Nakajima

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and its Applications(NOLTA2000)　409-412　2000年9月

  138. Implementation of a Large Fan-in Majority Circuit 査読有り

    Y. Katayama, K. Suzuki, S. Sato, K. Nakajima

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and its Applications(NOLTA2000)　413-416　2000年9月

  139. New nonvolatile analog memories for analog data processing 査読有り

    T Harada, A Sato, M Kinjo, Y Katayama, S Sato, K Nakajima

    JAPANESE JOURNAL OF APPLIED PHYSICS PART 1-REGULAR PAPERS SHORT NOTES & REVIEW PAPERS　39　(4B)　2291-2296　2000年4月

    DOI： 10.1143/JJAP.39.2291 　

    ISSN：0021-4922

  140. Characteristics of small scale non-monotonic neuron networks having large potentiality for learning 査読有り

    M Kinjo, S Sato, K Nakajima

    IJCNN 2000: PROCEEDINGS OF THE IEEE-INNS-ENNS INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOL IV　171-174　2000年

    ISSN：1098-7576

  141. New Nonvolatile Analog Memories for Building Associative Memories 査読有り

    T. Harada, A. Sato, M. Kinjo, Y. Katayama, S. Sato, K. Nakajima

    Ext. Abst. Int. Conf. on Solid State Devices and Materials(SSDM99)　1999　270-271　1999年9月

  142. A Study on DBM Network with Non-Monotonic Neurons 査読有り

    M. Kinjo, S. Sato, K. Nakajima

    Proc. 1999 Int. Joint Conf. on Neural Networks(IJCNN99)(1999)　2065　1999年7月

  143. Integrated circuits of map chaos generators 査読有り

    H Tanaka, S Sato, K Nakajima

    IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES　E82A　(2)　364-369　1999年2月

    ISSN：0916-8508

    eISSN：1745-1337

  144. A content-addressable memory using 'switched diffusion analog memory with feedback circuit' 査読有り

    T Harada, S Sato, K Nakajima

    IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES　E82A　(2)　370-377　1999年2月

    ISSN：0916-8508

    eISSN：1745-1337

  145. Hardware integration for neural networks in RIEC Tohoku University 招待有り 査読有り

    K. Nakajima, S. Sato

    Proc. 1998 Int. Conf. on Computers, Communications and Systems (ICCCS’98)　5-14　1998年11月

  146. A new floating-gate analog memory and an analog content-addressable memory for building a new intelligent system 査読有り

    T. Harada, S. Sato, K. Nakajima

    Proc. of the Workshop on Synthesis And System Integration of Mixed Technologies (SASIMI’98)　256-263　1998年10月

  147. DBM Learning in Non-monotonic Neural Networks 査読有り

    M. Kinjo, S. Sato, K. Nakajima

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and its Applications(NOLTA98)　2　455-458　1998年9月

  148. Simple integrated circuits for a chaotic noise generator

    H. Tanaka, S. Sato, K. Nakajima, E. Belhaire, P. Garda

    Proc. 2nd R.I.E.C. International Symposium (DAIPS)　279-281　1998年3月

  149. On high learning ability of DBM with non-monotonic neurons

    M. Kinjo, S. Sato, K. Nakajima

    Proc. 2nd R.I.E.C. International Symposium (DAIPS)　287-290　1998年3月

  150. A Study on the Learning Ability of a DBM with Quantized Synapses 査読有り

    S. Sato, S. Shibata, K. Nakajima

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and its Applications(NOLTA97)　877-880　1997年12月

  151. Designs of Integrated Ciruit to Generate Map Chaos 査読有り

    H. Tanaka, S. Sato, K. Nakajima, E. Belhaire, P. Garda

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and its Applications(NOLTA97)　873-876　1997年12月

  152. LSI NEURAL CHIP OF PULSE-OUTPUT NETWORK WITH PROGRAMMABLE SYNAPSE 査読有り

    S SATO, M YUMINE, T YAMA, J MUROTA, K NAKAJIMA, Y SAWADA

    IEICE TRANSACTIONS ON ELECTRONICS　E78C　(1)　94-100　1995年1月

    ISSN：0916-8524

    eISSN：1745-1353

  153. HARDWARE IMPLEMENTATION OF NEW ANALOG MEMORY FOR NEURAL NETWORKS 査読有り

    K NAKAJIMA, S SATO, T KITAURA, J MUROTA, Y SAWADA

    IEICE TRANSACTIONS ON ELECTRONICS　E78C　(1)　101-105　1995年1月

    ISSN：0916-8524

    eISSN：1745-1353

  154. A Pulsating Neural Network 査読有り

    Hyo Sig Won, Shigeo Sato, Koji Nakajima, Yasuji Sawada

    Ext. Abst. Int. Conf. on Solid State Devices and Materials (SSDM94)　379-381　1994年8月

  155. Study on the Instability of Silicon Surfaces through Anodization 査読有り

    M. Hayashi, Y. Hayakawa, S. Sato, Y. Sawada

    Ext. Abst. Int. Conf. of Advanced Microelectronic Devices and Processing (AMDP)　377-382　1994年3月

  156. A Pulse-Output DBM Chip with New Analog-Synapses 査読有り

    S. Sato, H. S. Won, N. Koizumi, Y. Hayakawa, J. Murota, K. Nakajima, Y. Sawada

    Ext. Abst. Int. Conf. of Advanced Microelectronic Devices and Processing (AMDP)　647-650　1994年3月

  157. Switched Diffusion Analog Memory for Neural Networks and Its Application to an Analog DBM Chip 査読有り

    S. Sato, T. Kitaura, H. S. Won, Y. Hayakawa, J. Murota, K. Nakajima, Y. Sawada

    Proc. Int. Symp. on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA93)　181-186　1993年12月

  158. Switched Diffusion Analog Memory for Neural Networks 査読有り

    T. Kitaura, S. Sato, J. Murota, K. Nakajima, Y. Sawada

    Ext. Abst. Int. Conf. on Solid State Devices and Materials (SSDM93)　449-451　1993年8月

  159. LSI Implementation of Pulse-Output Neural Network with Programmable Synapse 査読有り

    S. Sato, M. Yumine, T. Yama, J. Murota, K. Nakajima, Y. Sawada

    Proc. IEEE/INNS Int. Joint. Conf. Neural Networks(IJCNN92)　1　173-177　1992年6月

  160. A-Dコンバータを例とした非対称結合神経回路の構成とその集積化 査読有り

    佐藤茂雄, 西村聡彦, 室田淳一, 中島康治, 澤田康次

    電子情報通信学会論文誌　J75-C2　(2)　103-111　1992年2月1日

    出版者・発行元： 電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ

    ISSN：0915-1907

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MISC 129

  1. マルコフ連鎖モデルによる神経細胞ネットワークの構造機能相関解析

    門間信明, 山本英明, 藤原直哉, 佐藤茂雄

    電子情報通信学会技術研究報告　124　(194)　41-44　2024年9月20日

    出版者・発行元： 電子情報通信学会

    ISSN： 2432-6380

  2. STDP則のアナログCMOS回路実装と分類タスクへの応用

    飯田陽介, 守谷哲, 山本英明, 佐藤茂雄

    電子情報通信学会技術研究報告　124　(194)　29-32　2024年9月20日

    出版者・発行元： 電子情報通信学会

    ISSN： 2432-6380

  3. 脳組織に近い弾性率を有するシリコーン樹脂の生体界面材料応用

    山本英明, 住 拓磨, 佐藤茂雄, 平野愛弓

    Molecular Electronics and Bioelectronics　31　(2)　77-80　2020年5月

    出版者・発行元： 応用物理学会有機分子・バイオエレクトロニクス分科会

    ISSN： 2423-8805

  4. Quantitative Analysis of Dynamical Complexity in Cultured Neuronal Network Models for Reservoir Computing Applications 査読有り

    Satoshi Moriya, Hideaki Yamamoto, Ayumi Hirano-Iwata, Shigeru Kubota, Shigeo Sato

    2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)　2019年7月

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/ijcnn.2019.8852207 　

  5. 招待講演 アナログスピントロニクス素子とその人工神経回路網応用 (磁気記録・情報ストレージ)

    秋間 学尚, BORDERS William, 深見 俊輔, 守谷 哲, 栗原 祥太, KURENKOV Aleksandr, 堀尾 喜彦, 佐藤 茂雄, 大野 英男

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　117　(247)　7-12　2017年10月19日

    出版者・発行元： 電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

  6. 招待講演 アナログスピントロニクス素子とその人工神経回路網応用 (マルチメディアストレージ)

    秋間 学尚, BORDERS William, 深見 俊輔, 守谷 哲, 栗原 祥太, KURENKOV Aleksandr, 堀尾 喜彦, 佐藤 茂雄, 大野 英男

    映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report　41　(34)　7-12　2017年10月

    出版者・発行元： 映像情報メディア学会

    ISSN： 1342-6893

  7. モジュール構造型神経回路モデルにおける自発活動パターンのばらつきに関する考察 (ニューロコンピューティング)

    守谷 哲, 山本 英明, 井手 克哉, 秋間 学尚, 平野 愛弓, 庭野 道夫, 久保田 繁, 佐藤 茂雄

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　116　(521)　133-136　2017年3月13日

    出版者・発行元： 電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

  8. 運動視により局所運動を検出する神経回路網モデルのLSI化

    秋間学尚, 佐藤茂雄

    日本神経回路学会誌　22　(4)　152-161　2016年12月5日

    出版者・発行元： 日本神経回路学会

    DOI： 10.3902/jnns.22.152 　

    ISSN： 1340-766X

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    物の動きや空間的位置関係を把握する空間認識は，視覚系の主要な役割の一つである．空間認識には奥行き手がかりが必要であり，単眼で得られる運動視差を利用した手法として運動立体視（運動視）がある．我々は，川上らによって提案された運動視による空間認識を行う神経回路網モデルをハードウェアに実装し，自動運転車や自走型ロボットなどに応用することを目指している．その第一歩として，V1野とMT野の神経回路網モデルに基づき局所運動を検出するLSIのプロトタイプを設計した．本稿では，LSI化に向けたモデルの簡略化，設計したLSIの構成とRTLシミュレーションによる動作検証，及び性能評価の結果について紹介する．

  9. モジュール構造型神経回路モデルにおける構造と同期活動の解析 (ニューロコンピューティング)

    守谷 哲, 山本 英明, 秋間 学尚, 平野 愛弓, 庭野 道夫, 久保田 繁, 佐藤 茂雄

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　116　(313)　33-38　2016年11月18日

    出版者・発行元： 電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

  10. 深層神経回路網のハードウェア実装におけるシナプス荷重値分解能に関する研究 (ニューロコンピューティング)

    栗原 祥太, 守谷 哲, 秋間 学尚, 櫻庭 政夫, 佐藤 茂雄

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　116　(59)　23-28　2016年5月21日

    出版者・発行元： 電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

  11. C-8-20 脳型計算の学習則を導入した断熱的量子計算手法の検討(C-8.超伝導エレクトロニクス,一般セッション)

    刑部 好弘, 佐藤 茂雄, 秋間 学尚, 櫻庭 政夫, 金城 光永

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2016　(2)　48-48　2016年3月1日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  12. D-2-5 局所運動を統合して平面の空間認識を行う神経網モデルのLSI化(D-2.ニューロコンピューティング,一般セッション)

    守谷 哲, 秋間 学尚, 川上 進, 矢野 雅文, 中島 康治, 櫻庭 政夫, 佐藤 茂雄

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2016　(1)　11-11　2016年3月1日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  13. 確率的ロジックを用いたIzhikevichニューロン回路の設計 (ニューロコンピューティング)

    佐藤 茂雄, 秋間 学尚, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　115　(318)　31-34　2015年11月20日

    出版者・発行元： 電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

  14. D-2-6 運動視により局所運動を検出する神経網モデルのLSI化(D-2.ニューロコンピューティング,一般セッション)

    守谷 哲, 秋間 学尚, 川上 進, 矢野 雅文, 中島 康治, 櫻庭 政夫, 佐藤 茂雄

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2015　(1)　19-19　2015年2月24日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  15. 大脳皮質視覚野において局所運動を検出する神経回路網モデルのLSI化

    秋間 学尚, 守谷 哲, 川上 進, 矢野 雅文, 中島 康治, 櫻庭 政夫, 佐藤 茂雄

    信学技報　NC2015-4　57-62　2015年

  16. An LSI Implementation of a Neural Network Model for Detecting Local Image Motion in the Visual Cortex

    秋間 学尚, 守谷 哲, 川上 進, 矢野 雅文, 中島 康治, 櫻庭 政夫, 佐藤 茂雄

    IEICE Technical Report　NC2015-4　57-62　2015年

  17. 運動視により平面の空間認識を行う神経網モデルの数値シミュレーションによる検証 (ニューロコンピューティング)

    秋間 学尚, 川上 進, 中島 康治, 櫻庭 政夫, 佐藤 茂雄

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　114　(326)　97-100　2014年11月21日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    物の動きや空間的位置関係を把握する空間認識は,歩行ロボットや自動運転車を実現する上で必要不可欠となる.従来,空間認識を実時間処理するために膨大な計算リソース(CPU速度,メモリ容量)を必要としているが,生物は主に視覚情報を元に少ない計算リソースで空間認識を実時間処理している.我々は昆虫や鳥も行っている運動立体視(運動視)に着目し,川上等によって提案された運動視による空間認識を行う神経網モデル(川上・岡本モデル)をLSI化することで,低消費電力な空間認識システムを構築することを目指している.本報告では,LSI化に向けて空間認識に必要なメモリ量と演算量を削減し,正しい認識結果が得られることを数値シミュレーションにより示す.

  18. 学習パラメータを離散化した制限付きボルツマンマシンの学習の検討 (非線形問題)

    品川 政太朗, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 小野美 武, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　114　(113)　37-40　2014年6月30日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    近年,機械学習の分野で,現実的な多層の階層型ニューラルネットワーク(Deep Neural Network,DNN)の学習手法が「ディープラーニング」と呼ばれ注目を集めている.DNNの構築には制限つきボルツマンマシン(RBM)やオートエンコーダ(AE)によって各層間ごとに事前学習を行う、という手法が有効でよく用いられているが、その分計算時間がかかるという難点がある.これを解決する方法のひとつとして集積回路によるオンチップ化により並列計算を行う方法が挙げられるが、メモリの回路面積が有限であることから大規模なデータの処理には向かないといえる.本研究ではこれを解決するため、決定論的RBM(DRBM)を対象に事前学習で学習する学習パラメータ(荷重値、バイアス)を離散値として学習が可能であることを示し、これをDNNの初期値としたときも事前学習の効果が得られていることを示す.

  19. 逆関数ゼロ遅延モデルを用いた、BAM連想システムのハードウェア化に関する研究 (非線形問題)

    鮑 春宇, 小野美 武, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　114　(113)　31-36　2014年6月30日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    従来のHopfieldモデルは極小値状態に起因する非最適解の存在やスプリアスメモリなどの問題がある。中島らが提案した逆関数ゼロ遅延(IDL)モデルではこの問題を加速領域による不安定化を実現することで回避出来る可能'性を示している。我々はこのIDL効果を双方向相互想起連想記憶システム(Bidirectional Associative Memories)に導入した。導入したシステムがIDLの効果を発揮でき、従来のBAM(Bidirectional Associative Memories)より、記憶状態への収束時間の高速化やBasin sizeの拡大等の利点が示された。このIDL効果を導入したBAMシステムをFPGAに実装した。今回はその結果について報告する。

  20. A-2-18 離散HC-IDニューラルネットワークのFPGA実装(A-2.非線形問題,一般セッション)

    松井 孝輔, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2014　43-43　2014年3月4日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  21. 広い引き込み領域を持つ神経回路連想記憶のハードウェア化に関する研究 (非線形問題)

    蒋 靖, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　113　(383)　99-102　2014年1月21日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    従来のHopfieldニューラルネットワークモデルの連想動作においては、スプリアスメモリーにトラップされるため、ニューラルネットワークの連想性能が低下する。スプリアスメモリーを潰すために、負性抵抗領域を導入した、逆関数遅延モデル(ID)が提案された。スプリアスメモリーにおけるパターンを不安定化することにより、学習させた記憶パターンへの収束を実現した。しかしIDモデルは時定数を二つ持ち、計算コストが大きいという欠点がある。本文ではIDモデルの広い引き込み領域(basin size)を維持しつつ、計算コストを下げるために提案した逆関数ゼロ遅延(IDL)モデル[1]の連想動作における、想起の過程(overlap)、引き込み領域(basin size)と計算ステップを検証する。

  22. ニューラルネットワークによるDTNルーテイング手法 (非線形問題)

    佐々木 大輔, 早川 吉弘, 左藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　113　(383)　41-44　2014年1月21日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    災害等により通信インフラが破壊された場合の通信を行う技術としてDTN(Disruption tolerant Network)を利用する研究が行われている.DTNでは移動性のノードが孤立したネットワーク間でデータの運搬を行う事で通信を可能とする.その際には移動ノードの効率的なスケジューリングが重要となる.しかしながらこのスケジューリングは一種の最適化問題と考えられ実用的な時間内での最適解の探査は難しい.一方最適化問題を高速に解く技術としてニューラルネットワークが提案されている.本研究では高次結合逆関数遅延ネットワークを用いた複数のノードを経由する移動ノードのルーティング手法を提案し,シミュレーションを行ったので報告する.

  23. DS-netとIDLモデルを用いた最適化問題解探索 (非線形問題)

    渡邊 裕斗, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　113　(383)　45-50　2014年1月21日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    ニューロンモデルの一つとして,逆関数ゼロ遅延モデル(IDLモデル)が提案されている.IDLモデルは,加速関数と動作式の差分化という二つの効果により,出力空間内に不安定と考えられる領域を設定することができることから,組み合わせ最適化問題を解くときに障害となる極小値問題の解決に有効な手段であると考えられる.しなしながら,巡回セールスマン問題に代表されるようなコスト項を必要とする問題では,高次シナプス結合を用いる必要があるために結合数の増加や計算時間の増加の問題があった.本研究では,制約条件項を扱うネットワークとコスト部分を扱うネットワークを個別に用意し,それらを結びつけるDS-netを採用することでこの問題の回避を試みた.その結果,高次結合逆関数ゼロ遅延ネットワークと同様に,極小値を完全に回避し正解率100%を得ると同時に計算時間の大幅な短縮に成功した.

  24. 逆関数ゼロ遅延モデルを用いたニューラルネットワークの学習 (非線形問題)

    堀内 優太, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　113　(383)　73-76　2014年1月21日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    生物本来のニューロンに基づいたニューロンモデルの一つとして,逆関数遅延モデル(IDモデル)が提案されている.これは発信能力を持つニューロンモデルで,一部の組み合わせ最適化問題における極小値問題の完全回避が可能である.しかしながらIDモデルは計算コストが大きい問題があった.そのため大規模な問題にIDモデルを適用するのは困難であった.この問題は逆関数ゼロ遅延モデル(IDLモデル)の提案により,組み合わせ最適化問題においては改善された.しかしIDLモデルの学習性能についてはまだ議論されていない.そこで本研究はIDLモデルに階層型ネットワークを構築し,バックプロパゲーション(BP)学習の導出を検討する.

  25. A-2-11 DS-netにおける逆関数ゼロ遅延(IDL)モデルの有効性(A-2.非線形問題,一般セッション)

    渡邊 裕斗, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集　2013　30-30　2013年9月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  26. A-2-2 高次結合逆関数遅延ネットワークによるDTNルーティング手法(A-2.非線形問題,一般セッション)

    佐々木 大輔, 早川 吉弘, 左藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集　2013　21-21　2013年9月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  27. A-2-10 逆関数ゼロ遅延モデルによる連想記憶の性能評価(A-2.非線形問題,一般セッション)

    蒋 靖, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集　2013　29-29　2013年9月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  28. C-8-11 SFQ高速並列乗算器における各種構成回路の比較(C-8.超伝導エレクトロニクス,一般セッション)

    山田 朗文, 小野美 武, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集　2013　(2)　29-29　2013年9月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  29. A-2-27 FPGAによる高次結合離散IDニューラルネットワークの実装(A-2.非線形問題)

    松井 孝輔, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2013　54-54　2013年3月5日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  30. A-2-29 逆関数ゼロ遅延(IDL)ネットワーク(A-2.非線形問題)

    渡邊 裕斗, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2013　56-56　2013年3月5日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  31. A-2-30 高次結合逆関数遅延ネットワークを用いたDTNスケジューリングの最適化(A-2.非線形問題)

    佐々木 大輔, 早川 吉弘, 左藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2013　57-57　2013年3月5日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  32. C-8-2 SFQ高速並列乗算器における部分積加算回路の比較(C-8.超伝導エレクトロニクス)

    山田 朗文, 小野美 武, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2013　(2)　33-33　2013年3月5日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  33. Designing Method of Energy Functions for Solving Combinatorial Optimization Problems by Using the Inverse Function Delayed Network with Higher-Order Connections

    T. Sota, Y. Hayakawa, S. Sato, K. Nakajima

    Trans. IEICE　J96-A　(1)　12-21　2013年

  34. 高次結合離散IDネットワークのハードウェア実装 (非線形問題)

    松井 孝輔, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報　112　(363)　61-64　2012年12月17日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    ニューラルネットワークを使用して、組合せ最適化問題の解探査を行う場合に陥る極小値問題を回避できるネットワークモデルとしてHC-IDネットワークが提案されている。FPGAへの実装を目的として離散時間動作するHC-IDネットワークのHDL設計を行った。今回はその結果について報告する。

  35. ニューラルネットワークによる途絶耐性ネットワークのスケジューリング最適化 (非線形問題)

    佐々木 大輔, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報　112　(363)　65-68　2012年12月17日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    災害等により通信インフラが破壊された場合の通信を行う技術としてDTN(Disruption tolerant Network)を利用する研究が行われている.DTN では移動性のノードが孤立したネットワーク間でデータの運搬を行う事で通信を行う事が可能である. その際には移動ノードの効率的なスケジューリングが重要となる. しかしながらこのスケジューリングは一種の最適化問題と考えられ実用的な時間内での最適解の探査は難しい. 一方最適化問題を高速に解く技術としてニューラルネットワークが提案されている. 本研究ではDTN 移動ノードのスケジューリングに高次結合逆関数遅延ネットワークを適用し最適解探査を試みる.

  36. 逆関数ゼロ遅延(IDL)モデル (非線形問題)

    渡邊 裕斗, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報　112　(363)　57-60　2012年12月17日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    ニューロンモデルの一つとして,逆関数遅延モデル(IDモデル)が提案されている.IDモデルはそのダイナミクス中に負性抵抗を持ち,これによって特定の状態を不安定化することが出来る.そこで,IDモデルを組み合わせ最適化問題解探査に用いると,最小値状態と極小値状態の平衡点の分離が出来る問題では,負性抵抗を利用して極小値状態のみを選択的に不安定化することができ,ネットワークが静止すれば100%最適解が得られる.しかし,IDモデルに高次シナプス結合を導入した高次結合逆関数遅延ネットワークでは,高次結合を導入したことで数値実験による計算時間が増加したため,規模の大きな問題に適用する場合,現実的な時間で解を探索することが出来なかった.そこで,本研究では,IDモデルの遅延をゼロにすることで収束時間の短縮を図る逆関数ゼロ遅延モデル(Inverse function DelayLess model: IDLモデル)を提案し,その高速性についてシミュレーションを通じて検証を行う.

  37. 量子ニューロコンピューティングとその応用

    佐藤茂雄, 金城光永

    計測と制御　51　(4)　364-369　2012年4月10日

    出版者・発行元： 計測自動制御学会

    ISSN： 0453-4662

  38. 高次結合ネットワークによる最適化問題解探索の為のエネルギー関数設計法

    曽田 尚宏, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　111　(498)　39-44　2012年3月20日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    巡回セールスマン問題(TSP)や2次割り当て問題(QAP)の解探索のために,我々は3次までの高次結合を導入した高次結合逆関数遅延(HC-ID)ネットワークによる解探索法を提案してきた.この手法ではネットワーク状態静止時に得られる解のコストの大きさを選択することができる.このことから我々はHC-IDネットワークによる解探索システムを有用であると考え,実用的なシステムの構築に向けて様々な研究を進めてきた.しかし従来の解探索法では問題を記述するエネルギー関数がTSPやQAPに合わせて定義されており,ニューラルネットワークの構成や結合次数が固定されていた.そこで本研究では,HC-IDネットワークなどの高次結合ネットワークによる解探索に必要な高次形式のエネルギー関数について拡張を行い,様々な問題の解探索に適用できる汎用的なエネルギー関数に改良する.またスケジューリング問題の一種である学位論文審査会スケジューリング問題を取り上げ,拡張したエネルギー関数を用いて高次結合ネットワークによる解探索を行う.

  39. C-8-1 ジョセフソン接合列の集団的な力学特性(C-8.超伝導エレクトロニクス,一般セッション)

    片山 秀瑛, 猪俣 邦宏, 小野美 武, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2012　(2)　28-28　2012年3月6日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  40. D-2-9 学位論文審査会スケジューリング問題とその解探査システム(D-2.ニューロコンピューティング,一般セッション)

    曽田 尚宏, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2012　(1)　17-17　2012年3月6日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  41. ストカスティック論理による高次結合ニューラルネットワーク

    曽田 尚宏, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　110　(465)　149-152　2011年3月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    巡回セールスマン問題(TSP)や2次割り当て問題(QAP)について,我々は高次シナプス結合を持つニューラルネットワークを用いた解探査法を提案している.3次の高次結合を持つニューラルネットワークのエネルギー関数は4次形式であり,このエネルギー関数を用いることで最適解状態とそれ以外の状態の平衡点が分離される.よってニューロンモデルのダイナミクスにより最適解状態以外の状態を不安定化することができ,最適解のみを得ることができる.これらのことから,我々は高次結合ネットワークによる組み合わせ最適化問題解探査システムを有用な物と考え,ネットワークのハードウェア実装を目指している.そこでそのための準備として,本報告では高次結合の計算部にストカスティック論理を導入し,従来の高次結合と同様の解探査性能が得られることを示す.

  42. C-8-5 各種並列加算アルゴリズムによるSFQ CLAの性能比較(C-8.超伝導エレクトロニクス,一般セッション)

    中本 涼介, 小野美 武, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2011　(2)　31-31　2011年2月28日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  43. A-2-17 相互結合系におけるvan der Pol振動子の電子回路上の振る舞い(A-2.非線形問題,一般セッション)

    坪井 太樹, 黒瀬 幸司, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2011　58-58　2011年2月28日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  44. A-2-33 相互結合バーストニューロンの同期振動と静止現象(A-2.非線形問題,一般セッション)

    黒瀬 幸司, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2011　74-74　2011年2月28日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  45. A-2-11 IDモデルを用いたN-Queen問題の静的解探査に対する不応期の導入(A-2.非線形問題,一般セッション)

    宮原 惇, 曽田 尚宏, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2011　52-52　2011年2月28日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  46. 4次形式のエネルギー関数に基づく組み合わせ最適化問題解探査法 : より大規模な問題への適用を目指して

    曽田 尚宏, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　110　(299)　11-16　2010年11月12日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    巡回セールスマン問題(TSP)や2次割り当て問題(QAP)の解探査のために,我々は高次シナプス結合を持つ逆関数遅延ネットワーク(HC-IDネットワーク)を提案している.HC-IDネットワークのエネルギー関数は4次形式であり,このエネルギー関数を用いることで最適解状態とそれ以外の状態の平衡点が分離される.これによりHC-IDネットワークは最適解状態以外の状態を不安定化することができ,最適解のみを得ることができる.しかしながら,HC-IDネットワークは高次結合をシミュレートするのに時間がかかるため,シミュレーションではより実用的なサイズの問題を解くことができなかった.そこで本報告では,IDモデルの極限モデルの考え方を導入することでHC-IDネットワークを単純化し,より大きなサイズの問題を解くことを目指す.

  47. アクティブエリアをもつポテンシャルの時空間パターンに基づくバーストダイナミクスの振る舞い

    黒瀬 幸司, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　110　(299)　7-10　2010年11月12日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    神経細胞の発火メカニズムをモデル化したニューロンモデルはHodgkin-Huxley(H-H)モデルを始めとして様々提案され研究が進められている.これらのモデルは強い非線形性を持つの微分方程式の形で記述される.共通してスパイク発振などのダイナミクスを有しており,これらのダイナミクスは分岐理論を用いて,そのパラメータによるダイナミクスの劇的な遷移を個々のモデル毎に調べられている.我々は先にH-H型のニューロンモデルであるバースト逆関数遅延モデル(バーストIDモデル)を提案した.このモデルはIDモデルに変数を追加し3変数とすることで,自律的にバースト発火やカオスダイナミクスを出力するモデルである.このモデルのダイナミクスはアクティブエリアを持つポテンシャル中の仮想粒子の運動として表現することが可能で,その解の発散や振動の収束の有無がポテンシャルの曲率や平衡点に対するアクティブエリアの配置から予見することが可能である.これらの議論はモデルによらない統一的な議論を行うことが容易である.本論文ではこのバーストIDモデルを用いて,観測される様々なタイプのバーストダイナミクスをポテンシャルの時空間構造に基づいて解釈を行い報告する.

  48. 離散時間高次結合逆関数遅延ネットワーク

    曽田 尚宏, 黒瀬 幸司, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　109　(458)　131-136　2010年3月2日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    ニューロンモデルの一つである逆関数遅延モデルを用いた組み合わせ最適化問題解探査への応用を目的として,ネットワークに高次結合を導入した,高次結合逆関数遅延ネットワーク(HCIDネットワーク)を提案している.高次結合を導入することで4次形式のエネルギー関数を導入でき,これにより問題の最適解を表す状態(最小値状態)の平衡点を出力空間の頂点に集められる.よって頂点以外の部分をIDモデルの負性抵抗の効果で不安定化することにより,問題の最適解のみが得られる.しかし高次結合を導入したことで数値実験による計算時間が増加したため,サイズの大きな問題を解くためにはネットワークのハードウェア化か必要である.そこでハードウェア化の準備として,本研究では離散時間HCIDネットワークを提案する.また離散時間HCIDネットワークも連続時間のネットワークと同様に動作し,ネットワーク状態静止時に最適解のみが得られることを検証する.

  49. 超伝導ニューラルネットワークとその 4-Queen 問題への応用

    前波 勇介, 小野美 武, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　109　(458)　81-85　2010年3月2日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    組合せ最適化問題は一般的にNP困難またはNP完全であり,問題サイズが大きくなると現在主流のノイマン型コンピュータでは実時間内に解を求めるのは難しい問題である.この問題を解く方法の一つに,ニューラルネットワークを使う方法があり,多くの研究がされてきた.このようなニューラルネットワークは半導体回路で作成されている.半導体回路は微細化によって高速化されてきているが,現在ではそれも限界に近付いてきており,依然として消費電力の問題がある.超伝導回路は半導体回路と比べて,低消費電力かつ高速処理が可能,という特徴があり,半導体回路の消費電力の問題を解決するだけではなく,さらに高性能な回路を実現できる可能性がある.本研究では超伝導回路を用いてニューラルネットワークを構成することを目的としている.超伝導回路を使ったニューロン素子として,結合SQUIDを用いたニューロン素子が提案されており,本研究ではそのニューロン素子で4-Queen問題を解くネットワークを構成しシミュレーションでどのように動作するか検証した.

  50. 2次ポテンシャル上にアクティブエリアを持つ振動子相互結合系の振る舞い

    黒瀬 幸司, 曽田 尚宏, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　109　(458)　109-113　2010年3月2日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    生体の神経細胞のダイナミクスをモデル化したものとして,Hodgkin-Huxleyモデルなど様々なタイプのニューロンモデルが提案され今日まで世界中で研究が行われてきた.これらのニューロンモデルは生体においても観測されているスパイク発振やバーストダイナミクス等共通の特性を再現している.一般的に多変数常微分方程式によって記述され,非線形性をもつ.よって,個々のモデルについてシミュレーションと分岐理論において研究が進められてきた.我々はこれらのモデルのダイナミクスを,アクティブエリアの配置されたポテンシャル中における擬似粒子の運動として説明し,これによってモデルに依らない統一的な議論が可能であることを示してきた.そこで本報告では振動子の相互結合系にこの概念を適用しその動的解析を行うために,もっとも単純な振動子であるvan der Polモデルを用いた.

  51. C-8-18 大規模集積回路のためのSFQ Booth Encoder(C-8.超伝導エレクトロニクス,一般セッション)

    中本 涼介, 桜庭 栄, 小野美 武, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2010　(2)　56-56　2010年3月2日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  52. A-2-1 高次結合ネットワークによる組み合わせ最適化問題解探査のパラメータ特性(A-2.非線形問題,一般セッション)

    曽田 尚宏, 黒瀬 幸司, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2010　45-45　2010年3月2日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  53. A-2-12 van der Pol相互結合系のポテンシャルとアクティブエリアに基づく動解析(A-2.非線形問題,一般セッション)

    黒瀬 幸司, 曽田 尚宏, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2010　56-56　2010年3月2日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  54. Si中のP原子核スピン配列に基づくニューロ様断熱的量子計算について

    金城 光永, 佐藤 茂雄

    電子情報通信学会技術研究報告. SDM, シリコン材料・デバイス　109　(423)　1-3　2010年2月15日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    Si中に配列されたP原子が持つ核スピンを量子ビットとして見立てたデバイスにおいて,量子計算アルゴリズムのひとつであるニューロ様断熱的量子計算を実行する場合の手法や制限について考察する.

  55. ホップフィールドネットワークと断熱的量子計算

    佐藤 茂雄, 金城 光永, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　109　(269)　51-54　2009年11月4日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    本報告では,微細加工技術の進歩によりその実現が期待されている量子ビットをニューロンとして利用することを考える.量子ダイナミクスを活かして,ニューラルネットワークの性能向上を図ることが研究の目的である.まず,エネルギー散逸と同様の効果を導入するため,ハミルトニアンの断熱的変化について述べる.次に,ホップフィールドネットワークのエネルギー関数とハミルトニアンの対応関係から,シナプス結合を量子ビット間の相互作用へと変換する手法について述べる.更に,4クィーン問題のシミュレーション結果や量子アニーリングとの関係について述べ,本手法の有効性を考察する.

  56. A-2-35 ニューラルネットワークの手法を用いた断熱的量子計算における計算性能のハミルトニアン依存性について(A-2.非線形問題,一般セッション)

    小野 亜衣子, 佐藤 茂雄, 金城 光永, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2009　86-86　2009年3月4日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  57. CT-1-2 固有ジョセフソン接合の量子特性(CT-1.超伝導量子コンピュータ研究の最前線,チュートリアルセッション,ソサイエティ企画)

    佐藤 茂雄, 猪股 邦宏, 王 華兵, 羽多野 毅, 金城 光永, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2009　(2)　"SS-12"-"SS-15"　2009年3月4日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  58. 高温超伝導体における巨視的量子トンネリング

    Shigeo Sato

    応用物理　78　(1)　27-30　2009年1月10日

    出版者・発行元： 応用物理学会

    DOI： 10.11470/oubutsu.78.1_27 　

  59. ニューラルネットワークの手法を用いた断熱的量子計算における計算能力に関する考察

    小野 亜衣子, 佐藤 茂雄, 金城 光永, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　108　(240)　13-17　2008年10月7日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    量子計算アルゴリズムは非決定性多項式時間問題(NP問題)を従来の方法より少ない計算時間で解く可能性を持つ。2001年,Farhiらは充足可能問題(3-SAT問題)を多項式時間で解く為の断熱的量子計算アルゴリズム(AQC)を提案した.我々はAQCを基にニューラルネットワークの手法を用いた量子計算アルゴリズム(Neuromorphic AQC)を提案した.しかし,Neuromorphic AQCでは,計算時間と正解の確率との関係ははっきりとはしていない.本稿では,Neuromorphic AQCの性能はハミルトニアンの特性に依存することを示す.

  60. 19aRD-6 Bi-2212固有ジョセフソン接合列における多重スイッチング特性(超伝導(近接効果),領域6,金属,超低温,超伝導・密度波)

    北畠 伸紘, 猪股 邦宏, 金城 光永, 佐藤 茂雄, 王 華兵, 羽多野 毅, 中島 康治

    日本物理学会講演概要集　62　(1)　774-774　2007年2月28日

    出版者・発行元： 一般社団法人日本物理学会

    ISSN： 1342-8349

  61. 11項 ブレイン機能集積工学研究会(3節 工学研究会,第5章 国際会議・シンポジウム等)

    中島 康治, 佐藤 茂雄, 早川 吉弘

    東北大学電気通信研究所研究活動報告　14　302-302　2007年1月1日

  62. CS-6-7 Bi-2212固有ジョセフソン接合の量子特性について(CS-6.量子ビットの現在、量子コンピューティングの将来,シンポジウム)

    猪股 邦宏, 佐藤 茂雄, 金城 光永, 北畠 伸紘, 王 華兵, 羽多野 毅, 中島 康治

    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集　2006　(2)　"S-22"-"S-23"　2006年9月7日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  63. 11項 ブレイン機能集積工学研究会(3節 工学研究会,第5章 国際会議・シンポジウム等)

    中島 康治, 佐藤 茂雄, 早川 吉弘

    東北大学電気通信研究所研究活動報告　12　278-278　2006年8月1日

  64. 量子ニューラルネットワークの学習アルゴリズムに関する考察

    金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング　106　(102)　37-40　2006年6月9日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    量子ニューラルネットワークは,量子計算アルゴリズムのひとつである断熱的量子計算手法と人工ニューラルネットワークを基にしたネットワークであり,新しい量子計算アルゴリズム開発の困難さを打破する候補のひとっである.本稿では,Hebb学習を基に量子ニューラルネットワークのための新しい学習アルゴリズムを提案する.予備段階ではあるが,計算機シミュレーションにより提案する学習アルゴリズムの成功結果を示し,その学習則の実現性について考察する.

  65. Bi2212固有ジョセフソン接合における巨視的量子トンネル

    猪股 邦宏, 佐藤 茂雄, 中宮 裕希, 金城 光永, 王 華兵, 羽多野 毅, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. SCE, 超伝導エレクトロニクス　105　(575)　19-24　2006年1月20日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    高温超伝導体では超伝導ギャップの幾何学的特性に由来する準粒子散逸が量子効果を観測する上で大きな障害となる懸念があったものの、実際にはこのような効果は十分小さく量子トンネルを観測することができることが最近報告されている。本稿ではBi2212固有ジョセフソン接合列において観測された巨視的量子トンネル(MQT)について報告する。量子効果が発現する臨界温度は金属超伝導体に比べ1桁ほど高温であり、これらの結果は高温超伝導体の量子ビット応用への可能性を示唆するものである。

  66. 11項 ブレイン機能集積工学研究会(3節 工学研究会,第5章 国際会議・シンポジウム等)

    中島 康治, 佐藤 茂雄, 早川 吉弘

    東北大学電気通信研究所研究活動報告　13　286-286　2006年1月1日

  67. ニューロ様量子計算とそのハードウェア実現に関する考察

    金城 光永, 佐藤 茂雄, 中宮 祐希, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング　105　(419)　47-51　2005年11月19日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    ニューロ様量子計算アルゴリズムは, 量子計算アルゴリズムのひとつであるハミルトニアン断熱変化アルゴリズムと人工ニューラルネットワークを基にした新しいアルゴリズムであり, ホップフィールド型ニューラルネットワークと同様に2次形式の罰則関数で表現可能な組合せ最適化問題に適用できる.しかしながら, 断熱変化中にエネルギー準位の縮退や交差がある場合, アルゴリズムの実行が保証されない.本稿では, その制約を解消するため, エネルギー散逸を取り入れた改良型ニューロ様量子計算アルゴリズムを提案する.また, そのハードウェア実現方法に関して述べる.

  68. K-L情報量を用いたスパイキングニューラルネットワークのSTDP型学習則

    馬 こん, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　105　(417)　31-34　2005年11月12日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    本研究では、スパイキングニューラルネットワークの学習則について提案する。近年、スパイキングニューラルネットワーク(パルス型ニューラルネットワークとも言われる)に関心が集まっている。背景としては、生物の神経細胞の働き方に最も近い人工的なニューロンモデルで、シナプス可塑性の学習則においても、前後シナプスの発火タイミングに依存して荷重値が変化している(STDP)という知見が得られたことである。STDP発見に伴い、スパイキングニューロンに適用する工学的な学習則は何か、学習則とSTDPとの関連は何かという問題がある。そこで、本研究では、従来のニューラルネットワークで良く使われているKullback-Leibler (KL)情報量を用いて、スパイキングニューロンに応用できる新しい学習則を提案し、それとSTDPとの関連を議論する。

  69. ストカスティックロジックを用いた1000ニューロンハードウェアシステムの構築及びその応用

    桃井 昭好, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　104　(472)　37-42　2004年11月27日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    ストカスティックロジックを用いた1000ニューロンハードウェアシステムの構築を行った。ストカスティックロジックは確率密度変調された1bitのデジタルパルス列を用いて演算を行う。そのため、バイナリロジックに比べて回路面積を小さく実現でき、さらにアナログ回路に比べて外部ノイズ耐性が高い回路を実現できる。また、確率的な動作に起因するノイズを利用することでネットワークの性能を向上させることができる。今回、我々は1000ニューロンシステムの詳細、及びシステムの測定結果についての報告を行う。

  70. ストカスティックロジックによる逆関数遅延ニューロの設計

    李 洪革, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　104　(112)　29-34　2004年6月10日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    ストカスティックロジックによる新たなニューロデジタル回路の設計を行った。このディジタル回路はFPGAチップで実現できる。本報告で提案したニューロ回路は逆関数と遅延機能をもつ。回路の面積消費を減少させるために、ストカスティックロジックを用いた構成とした。ストカスティックロジックニューロ方式はディジタル回路を採用しても、面積消費を減少させることが可能である。一方、ストカスティックロジックの積算時間は回路の動作時間を長くする。しかし、数値シミュレーションによると逆関数遅延ニューロは連想速度が連いので、これにより計算時間が長い欠点をおぎなえると考える。本研究ではシミュレーションにより提案したニューロシステムの正常な動作を確認したので報告する。

  71. 量子ニューラルネットワーク実現への試み —量子ビットをニューロンとして使うために—

    佐藤 茂雄, 金城 光永, 中島 康治

    電子情報通信学会誌　87　(6)　488-492　2004年6月1日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5693

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    微細加工技術の進歩によりその実現が期待されている量子ビットをニューロンとして利用することを考える.量子系の重ね合わせの特性を生かして,ニューラルネットワークの性能向上を図ることが研究の目的である.まず,エネルギー散逸と同様の効果を導入するため,ハミルトニアン変化の手法について述べる.次に,エネルギー関数とハミルトニアンの対応関係からシナプス結合を量子ビット間の相互作用へ変換する手法について述べる.更に,4クイーン問題のシミュレーション結果から本手法の有効性を評価する.

  72. SC-11-5 確率的演算動作によるニューロシステムの実装とその単電子デバイス回路への拡張(SC-11.新概念VLSI : 先進アーキテクチャ,新回路,デバイス技術)

    秋元 俊祐, 秋間 学尚, 桃井 昭好, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2004　(2)　"S-60"-"S-61"　2004年3月8日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  73. D-2-4 ストカスティックロジックニューロンを用いた画像復元への応用(D-2. ニューロコンピューティング)

    佐々木 隆男, 秋元 俊祐, 桃井 昭好, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2004　(1)　14-14　2004年3月8日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  74. 確率的ニューロモデルによる1000ニューロンハードウェアシステムの構築とその応用 (企画セッション ニューロハードウェア)

    秋元 俊祐, 桃井 昭好, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告　103　(466)　67-70　2003年11月22日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    我々はストカステイックロジックという論理を用いたニューロチップを試作した.64個のニューロン回路が内蔵されたこのチップでは,一般的な連続時間ニューロダイナミクスを実現でき,速度を大幅に落とすことなく非同期更新を行うことができる.また,活性化関数の形を非単調にすることでネットワークの性能を向上させることが可能である.今回,我々はこのチップを複数個接続した大規模ニューロシステムの構築に関する報告を行う.

  75. An Approach for Quantum Computing using Adiabatic Evolution Algorithm

    Sato, S., Kinjo, M., Nakajima, K.

    Japanese Journal of Applied Physics, Part 1: Regular Papers and Short Notes and Review Papers　42　(11)　7169-7173　2003年11月1日

    ISSN： 0021-4922

  76. Inverse Delayed ニューラルネットワークの連想特性

    李 洪革, 秋元 俊祐, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　103　(37)　19-24　2003年5月8日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    現在、人工神経回路網は種々の分野で進展を続けている。神経回路の構成については多くのモデルが提案されている。私たちは臨界状態を記述する新しい神経細胞モデルを最近提案した。このモデルの特性をさらに議論するために、数値実験によって容量と方向余弦を探り、詳しい結果を得た。このシミョレーションの結果を検討するために、私たちはHopfieldモデル、IDモデルについて比較数値実験を行った。本稿では、その数値実験の結果と、また、ストカステイックロジックによるハードウェアの設計を報告する。

  77. D-12-40 集積化時系列情報連想システムに関する研究

    元田 大祐, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2003　(2)　201-201　2003年3月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  78. D-2-10 ストカスティックロジックを用いたニューラルネットワークによる連続時間ダイナミクスの実現

    桃井 昭好, 秋元 俊祐, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2003　(1)　16-16　2003年3月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  79. SA-2-4 ニューロ的手法を導入した量子計算アルゴリズムに関する考察

    金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2003　"S-11"-"S-12"　2003年3月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  80. SA-2-1 ストカスティックニューロチップによる 1000 ニューロン全結合ネットワークシステムの構築

    秋元 俊祐, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2003　"S-5"-"S-6"　2003年3月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  81. C-12-31 単電子ニューラルネットワークの構成について

    秋間 学尚, 山田 宰睦, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2003　(2)　100-100　2003年3月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  82. 量子化結合非単調ニューラルネットワークのハードウェア化設計とその閾値学習アルゴリズム

    芳賀 琢哉, 石田 文彦, 金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング　102　(430)　67-72　2002年11月4日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    ニューラルネットワークの持つ高度な情報処理能力を実現するためにはハードウェア化が必須であり、高速かつ集積度の高いハードウェアが要求される。これらの要求を満たすために、我々は荷重値の量子化と非単調ニューロンの導入という2つの手法を取り入れた。荷重値の量子化は{-1,0,+1}の3値のみを考える。これにより集積度は向上するが学習性能の低下は避けられない。この学習性能の低下を補うために、学習性能の高い非単調ニューロンを導入する。非単調ニューロンには閾値と呼ばれるパラメータが存在し学習性能はその値に左右され、その最適値は解く問題やネットワーク構造に依存する。そこで本論文では閾値の学習アルゴリズムを提案し、数値シミュレーションによりその有効性を示す。さらに、このような量子化結合非単調ニューラルネットワークをアナログ回路で設計し、学習回路を含む20ニューロン400シナプスのシステムを設計した。

  83. 量子ダイナミクス導入によるニューロチップの高性能化に関する考察

    佐藤 茂雄, 秋間 学尚, 山田 宰睦, 金城 光永, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング　102　(430)　127-130　2002年11月4日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    本稿では量子ダイナミクス導入によるニューラルネットワークの高機能化について述べる。単電子トランジスタを利用した確率的な動作をするニューラルネットワークをシミュレーションによって評価し、その特性について述べる。また、量子計算アルゴリズムのひとつである断熱的変化アルゴリズムへのニューロ的手法の導入についても議論し、ニューロ的な計算手法と量子ダイナミクスの融合による高機能化の可能性について検討する。

  84. ストカスティックニューロシステムにおける非線形ダイナミクス

    秋元 俊祐, 根本 憲, 佐藤 茂雄, 早川 吉弘, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　102　(68)　1-6　2002年5月13日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    ストカスティックロジックという論理を用いた大規模集積化ニューロチップが完成したので、その応用として非対称環状結合ネットワークを動作させることを考えた。確率論的に動作するシステム上でも、決定論的な場合と同様なリミットサイクルが現れることが確かめられ、ストカスティックロジックが本質的に持つ揺らぎに起因する、決定論的な場合には起こらないリミットサイクル間の遷移を確認した。本稿では、シミュレーション実験を行ってこの遷移現象についての詳しい考察を行った。その結果、遷移の頻度はニューロンの活性化関数のゲインに大きく依存することがわかった。また、実際のチップ上で動作させた結果も報告する。

  85. 断熱的変化を利用した量子計算アルゴリズムに関する考察

    佐藤 茂雄, 金城 光永, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　102　(68)　19-22　2002年5月13日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    量子状態をキュビットとして利用する量子計算機は本質的な並列計算が可能であり、その応用が期待されている。しかしこれまでに提案されている量子計算アルゴリズムは特定の計算に特化したものであり、実用化の観点からは汎用性のあるアルゴリズムの開発が急務となっている。本稿では汎用化の試みとして、ハミルトニアンの断熱的変化アルゴリズムに着目し、これを使った最適化問題の解法について議論する。また、計算量の抑制と物理的実現の容易さを考慮して、人工神経回路で使われているニューロ的手法を導入したハミルトニアンの構成法を示し、これのシミュレーション結果についても報告する。

  86. A-2-28 ストカスティックロジックによるリミットサイクル間の遷移に関する研究

    秋元 俊祐, 根本 憲, 早川 吉弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2002　73-73　2002年3月7日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  87. A-2-34 量子化結合ニューラルネットワークの構成

    安部 正夫, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2002　79-79　2002年3月7日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  88. 非単調ニューロンを用いた大規模ストカスティックニューロシステム

    根本憲, 金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論集, 2002　19-19　2002年

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  89. Hardware implementation of a DBM network with non-monotonic neurons

    Kinjo, M., Sato, S., Nakajima, K.

    IEICE Transactions on Information and Systems　E85-D　(3)　558-567　2002年1月1日

    ISSN： 0916-8532

  90. 量子化結合非単調ニューラルネットワークにおける Weight Flip Algorithm

    芳賀 琢哉, 金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　101　(528)　21-27　2001年12月14日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    学習および想起において、非単調ニューロンを用いるとその性能は大きく向上する。しかし、その理論的解析および能力の評価は十分なされているとは言えない。本稿では3層(入力層・中間層・出力層)の量子化結合非単調ニューラルネットワークという単純なネットワークを考え、その荷重値決定アルゴリズムであるWeight Flip Algorithmを提案し、非単調ニューロンの能力の評価を行った。単調ニューロンにおける荷重値決定アルゴリズムであるMajority Algorithmによると、N-Parity問題および任意のN入力論理関数は、中間ニューロン数N個で解くことができる。それに対し、本稿で提案するWeight Flip Algorithmはこれらの問題を単調ニューロンの場合のおよそ半分である中間ニューロン数N/2個で解くことが可能である。

  91. 環状ニューラルネットワークのリミットサイクルと集積回路による実測

    末永 晋也, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　101　(68)　13-18　2001年5月15日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    この論文では、環状に結合しているニューラルネットワークに発生する動的な状態変化であるリミットサイクルについてシミュレーションによって解析を行い、収束するリミットサイクル数とニューロン数の関係を示した。現れるリミットサイクルとしては、正と負に出力されるニューロンのグループが交互に等間隔に並ぶ状態に収束し、そのグループの長さで種類が決まる。また、初期状態から収束にいたるまでの過程を、膜電位のわずかな差によって現れる遷移速度の差という観点から説明した。半導体集積回路で製作したニューラルネットワークを用いて、結果の確認のために実際に測定を行った。

  92. 量子化結合非単調ニューラルネットワークとそのハードウェア化

    芳賀 琢哉, 金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　101　(68)　1-6　2001年5月15日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    量子化結合ニューラルネットワーク(QCNN: Quantized Connection Neural Network)はニューラルネットワークの高集積化の方法の1つとして提案されている。本論文では、QCNNに非単調ニューロンを導入し、DBM学習における学習性能を数値シミュレーションにより検証した。その結果、学習収束率、収束スピードに関して学習性能の向上が確認された。また我々は量子化結合ニューラルネットワークのハードウェア化に向けて、電圧モードで動作する非単調ニューロン回路を設計した。設計したニューロン回路はゲイン、閾値が外部電圧により調整可能である。

  93. ディジタルストカスティック非単調ニューロチップ

    根本 憲, 金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　101　(68)　7-12　2001年5月15日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    大規模なディジタルニューロシステムの実現のために、ストカスティックロジックをディジタルニューロ方式に取り入れ、そのシステムのチップを試作した。またその際、非単調ニューロンを用いた。非単調ニューロンは一般に用いられている単調ニューロンと比較して学習性能の向上がみられるといった報告がある。本稿では、決定論的ボルツマン学習の機能を持った、ディジタルストカスティック非単調ニューロチップの構成を示し、一般的なディジタルニューロ方式との比較について述べる。

  94. A-2-1 環状結合ニューラルネットワークに発生するリミットサイクルの性質

    末永 晋也, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2001　64-64　2001年3月7日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  95. C-12-30 多入力多数決回路の集積化とその応用

    鈴木 康介, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2001　(2)　125-125　2001年3月7日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  96. D-2-1 非単調ニューロンを用いたディジタルストカスティックニューロチップの実現

    根本 憲, 金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2001　(1)　7-7　2001年3月7日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  97. D-2-2 量子化結合ニューラルネットワークにおける非単調ニューロンの効果

    芳賀 琢哉, 金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2001　(1)　8-8　2001年3月7日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  98. New nonvolatile analog memories for analog data processing

    Harada, T., Sato, A., Kinjo, M., Katayama, Y., Sato, S., Nakajima, K.

    Japanese Journal of Applied Physics, Part 1: Regular Papers and Short Notes and Review Papers　39　(4 B)　2291-2296　2000年12月1日

    ISSN： 0021-4922

  99. A content-addressable memory using "switched diffusion analog memory with feedback circuit"

    T Harada, S Sato, K Nakajima

    ANALOG INTEGRATED CIRCUITS AND SIGNAL PROCESSING　25　(3)　337-346　2000年12月

    DOI： 10.1023/A:1008342301402 　

    ISSN： 0925-1030

  100. Integrated circuits of map chaos generators

    H Tanaka, S Sato, K Nakajima

    ANALOG INTEGRATED CIRCUITS AND SIGNAL PROCESSING　25　(3)　329-335　2000年12月

    DOI： 10.1023/A:1008390217331 　

    ISSN： 0925-1030

  101. CCIを用いた多数決回路による画像処理

    鈴木 康介, 片山 康弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　100　(381)　53-58　2000年10月13日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    多数決論理はフォールトトレラントシステムやニューラルネットワークなどにおける基本原理である。また、多数決回路は様々な情報処理に効率よく用いることにより諸性能の向上を期待することができる。本論文ではバイナリの電圧モードで簡単に動作する電流制御つきのインバータを用いた多数決回路を用いることによって、高速処理可能なメディアンフィルタを設計した。

  102. CMOSインバータを基礎とした集積回路による量子化結合ニューラルネットワークとその学習

    片山 康弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　100　(381)　29-36　2000年10月13日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    工学分野におけるニューラルネットワークNNの応用には、その独自アーキテクチャを有効にするため専用ハードウェア化が必須であり、特にVLSIによる高集積化が期待されている。高集積化を実現する方法として、結合荷重値を量子化(低ビット化)QCNNし、大きな面積を占めるシナプス回路を簡略化することは非常に有効な手段であるが、一方で学習を困難にすることが大きな問題となる。本研究では、QCNNに適用可能であり、かつ単純でハードウェア化が容易な学習アルゴリズムを提案することにより、on-chip学習可能なNNの高集積化を試みた。3値±1, 0の荷重値を持つDBMネットワークにおいてオンライン学習が可能であることを示し、15ニューロン、225シナプスのon-chip学習可能なQCNNをLSI上に試作し、その正常な動作を確認した。

  103. ストカスティックニューロシステムの集積化

    根本 憲, 金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　100　(32)　39-44　2000年5月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    本稿では、ニューロコンピュータの集積化に関して、アナログ量をパルス発火確率(発火頻度)にコーディングしその情報間の演算を行うことで、演算に必要なトランジスタ数を大幅に減らせるストカスティックロジックを用いることの有効性について考察を行い、DBM学習機能をもったシステムの設計を行った。その際、活性化関数としてDBM学習において学習性能の向上がみられる非単調関数(end-cut-offタイプ)を本稿のシステムに用いることの有効性についてシミュレーションにより確認し、システムに取り入れた。

  104. 単電子デバイスによるニューラルネットワーク構成について

    秋間 学尚, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　100　(32)　45-50　2000年5月3日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

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    本研究ではTuckerによる提案されたCSETを構成要素とするニューロンを用いてホップフィールドネットワークを構成し, モンテカルロ法を用いた計算機シミュレーションにより4クイーン問題という組合せ最適化問題を解かせた.このネットワークの動作は電子のトンネリングに伴う確率的な揺らぎを持つ.この揺らぎにより, ホップフィールドネットワークに特有のローカルミニマム障害を回避できることを確かめた.

  105. 環状結合型ニューラルネットーワークへのカオス系列の影響

    田中 英俊, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2000　65-65　2000年3月7日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  106. 量子化結合ニューラルネットワークの学習とその集積回路による実現

    片山康弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会, 講演論文集, 2000　12-12　2000年

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  107. Characteristics of small scale non-monotonic neuron networks having large potentiality for learning

    M Kinjo, S Sato, K Nakajima

    IJCNN 2000: PROCEEDINGS OF THE IEEE-INNS-ENNS INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOL IV　4　171-174　2000年

    ISSN： 1098-7576

  108. Study on DBM network with non-monotonic neurons

    Mitsunaga Kinjo, Shigeo Sato, Koji Nakajima

    Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks　4　2347-2350　1999年12月1日

  109. 電子回路によるカオス生成とカオスニューラルネットワークの集積回路化

    佐藤 茂雄, 中島 康治

    システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌　43　(11)　577-583　1999年11月15日

    出版者・発行元： システム制御情報学会

    DOI： 10.11509/isciesci.43.11_577 　

    ISSN： 0916-1600

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    科研費報告書収録論文(課題番号:09450135・基盤研究(B)(2)・H9～H11/研究代表者:中島, 康治/ニューロベースダイナミックメモリの構成的研究)

  110. 高速CMOS多数決回路の構成とその応用

    鈴木 康介, 片山 康弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　99　(412)　25-30　1999年11月5日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

  111. 時系列信号を発生する神経回路モデルへのカオス系列の印加の影響

    田中 英俊, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　99　(412)　53-59　1999年11月5日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN： 0913-5685

  112. D-2-9 単調及び非単調ニューロンネットワークの学習性能比較について

    金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集　1999　13-13　1999年8月16日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  113. C-12-31 アナログ情報処理システム構築のための不揮発性アナログメモリFBSDAM

    原田 知親, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集　1999　(2)　101-101　1999年8月16日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  114. D-2-2 ストカスティックロジックを用いた非単調ニューラルネットワークの構成

    大滝 裕樹, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　1999　(1)　9-9　1999年3月8日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  115. C-12-83 SDAMを用いた集積化連想記憶システム

    佐藤 厚志, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　1999　(2)　181-181　1999年3月8日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  116. 大きな fan-in を実現する高速CMOS多数決回路

    片山康弘, 鈴木 康介, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電気通信学会エレクトロニクスソサイエティ大会, 講演論文集, 1999　98-98　1999年

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  117. Integrated circuits of map chaos generators

    Tanaka, H., Sato, S.

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences　E82-A　(2)　364-369　1999年1月1日

    ISSN： 0916-8508

  118. A content-addressable memory using "switched diffusion analog memory with feedback circuit"

    Harada, T., Sato, S.

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences　E82-A　(2)　370-377　1999年1月1日

    ISSN： 0916-8508

  119. DBM学習を行う非単調ニューラルネットワークの集積化について

    金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　98　(145)　1-6　1998年6月25日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

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    学習機能を持つネットワークとして代表的な決定論的ボルツマンマシン(DBM)において、ひとつのバイアルニューロンを含む2-3-1DBMネットワークの隠れ層ニューロンに対し、非単調ニューロンを適用した場合、学習性能が向上することを数値シミュレーションによって確認した。本稿では、入力及び出力の次元をさらにひとつ増やした3-3-2ネットワークに論理回路でいう全加算器を学習させ、比較検討を行った。なお非単調関数としては、end-cut-offタイプ関数及びその区分線形化関数を用い、それらの閾値をθとした。数値シミュレーションの結果、非単調関数の閾値θを適当な値に設定することにより、単調関数の場合より非常に高い学習性能を示すことが確認できた。また、非単調ニューロンを導入した2-3-1DBMネットワークをチップで実現し、その基本構成回路の動作測定を行った。

  120. 新アナログメモリ線形SDAMとそれを用いたアナログ連想記憶システムの構成

    原田 知親, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. ICD, 集積回路　98　(66)　53-60　1998年5月22日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

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    ディジタル信号処理技術の発展が著しく, これらの技術を駆使した高性能のシステムが開発されている。しかし、その一方、画像や音声認識・特徴抽出といった処理に関しては計算量が膨大であるため実時間で処理が終了しない。また、A/Dコンバータやディジタル比較器等によって集積化の際の回路規模が大きくなってしまい、高集積化が難しい。本研究では、画像などのアナログデータをそのまま直接アナログで高速かつ並列に処理ができ、高集積化可能な知能情報処理システムの実現のために、アナログ値を記憶できる不揮発性アナログメモリを新たに提案し、このメモリとアナログ回路で構成されるアナログ連想記憶システムを構築した。

  121. 数値解析によるヒステリシスニューロンの記憶容量

    白金 久弥, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　1998　(1)　33-33　1998年3月6日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  122. 離散的荷重値をもつ神経回路への時系列情報の導入

    片山 康弘, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　1998　76-76　1998年3月6日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

  123. 非単調ニューロンを用いたDBMの学習に関する考察

    金城 光永, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    日本神経回路学会全国大会講演論文集 = Annual conference of Japanese Neural Network Society　8　222-223　1997年11月5日

  124. マップカオスを用いたカオス発生回路の設計

    田中 英俊, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題　97　(218)　43-48　1997年7月31日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

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    人工神経回路網にカオスノイズを印加すると, その情報処理能力が向上することが確認されている. 本研究ではカオスノイズを有した人工神経回路網の大規模集積化を実現するために小面積のカオスノイズ発生器を設計した. このカオスノイズ発生回路はマップカオスを用いている. カオスノイズ発生器は回路単体での汎用性を高めるために,ー様ノイズ発生器となる様なマップを選んだ. マップの種類はテントマップとロジスティックマップである. 設計したカオスノイズ発生器は共にカオスノイズを発生した.

  125. 量子化シナプスを用いたDBMの学習能力について

    柴田 宗一, 佐藤 茂雄, 中島 康治

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング　96　(583)　141-146　1997年3月17日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

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    本研究では、シナプス荷重値記憶デバイスにアナログメモリーを用いた際に生じるシナプス荷重値更新量子化が、DBMの学習能力にどのように影響するかをシミュレーションによって評価した。評価には2-2-1DBMネットワークにおけるXOR問題の学習を用いた。まず連続値シナプスを用いてアニーリングスケジュールによる学習性能の変化を調べ、必要な温度ステップ、膜電位更新回数を明らかにした。次にこの結果を用いて、量子化シナプスのシミュレーションを行い、連続値と同等な能力を得るには10〜11bit程度のシナプス荷重値分解能が必要であることが解った。また、ΔW_min以下の微小なΔWの処理方法によって、DBM学習に異なった影響が表れ、必要な分解能にも差が生じた。

  126. 高機能集積回路とSDAM

    中島 康治, 佐藤 茂雄

    電子情報通信学会技術研究報告. ICD, 集積回路　96　(266)　23-30　1996年9月26日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

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    アナログ記憶デバイスを提案し動作原理の上からSwitched Diffusion Analog Memory SDAMと名付けた。本文ではSDAMの機能拡張の可能性とその各種動作モードを検討した。さらにSDAMを用いたニューラルネットワークや連想記憶回路などの高機能集積回路構成の検討、設計及び試作を行った。より高機能な回路を実現する回路部品としてSDAMを核にしうること、動的なパターンを処理出来る可能性をニューラルネットワークが提供できること、アナログ値の入力に対する連想記憶回路をSDAMにより構成可能なことなどについて得られた結果を報告する。

  127. Study of Hardware Integration of An Artificial Neural Network with A New Analog Memory

    WON Hyosig, SATO Shigeo, NAKAJIMA Koji, SAWADA Yasuji

    電子情報通信学会秋季大会講演論文集　1994　40-40　1994年9月26日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

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    An active studies on artificial neural network have progressed rapidly to include the design and implementation of VLSI neuro-tips.These chips are to serve as high-performance neuro-processor.This paper desclibes an analog VLSI implementation of a fully connected feedback network with DBM(Deterministic Boltzmann Machine)learning circuit which has variable pulse output neurons and current mode synapses with new analog memory SDAM(Switched Diffusion Analog Memory).

  128. Correct reaction neural network and its implementation

    K. Nakajima, Y. Hayakawa, S. Sato, T. Nishimura, J. Murota, Y. Sawada

    Proceedings. IJCNN - International Joint Conference on Neural Networks　894　1992年1月1日

  129. Implementation of a class of asymmetrical neural networks with application to an a‐d converter

    Shigeo Sato, Toshihiko Nishimura, Junichi Murota, Koji Nakajima, Yasuji Sawada

    Electronics and Communications in Japan (Part II: Electronics)　75　(7)　92-102　1992年

    DOI： 10.1002/ecjb.4420750711 　

    ISSN： 1520-6432 8756-663X

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書籍等出版物 2

  1. Low-Energy Plasma CVD for Epitaxy and In-Situ Doping of Group-IV Semiconductors in Nanoelectronics

    M. Sakuraba, H. Akima, S. Sato

    Nova Science Publishers, Inc　2017年2月14日

    ISBN: 9781536108934

  2. Complex-Valued Neural Networks: Utilizing High-Dimensional Parameters

    Shigeo Sato

    Information Science Reference　2009年2月

    ISBN: 9781605662145

講演・口頭発表等 66

  1. 低電力リザバー計算システムの構築に向けた スパイキングニューラルネットワークLSIの設計

    石川将也, 守谷哲, 酒井哲汰, 山本英明, 佐藤茂雄

    2025年電子情報通信学会総合大会　2025年3月27日

  2. 距離依存結合構造を有するアナログSNN回路を用いたリザバー計算による音声信号分類の高性能化

    酒井哲汰, 守谷哲, 石川将也, 山本英明, 佐藤茂雄

    2025年電子情報通信学会総合大会　2025年3月27日

  3. 低消費電力アナログCMOS回路を用いたスパイキングニューラルネットワークの実現とリザバー計算応用 招待有り

    佐藤茂雄, 守谷哲, 石川将也, 山本英明

    令和7年電気学会全国大会　2025年3月20日

  4. 局所運動を統合して平面の空間認識を行う神経網モデルのLSI化

    守谷哲, 秋間学尚, 川上進, 矢野雅文, 中島康治, 櫻庭政夫, 佐藤茂雄

    2016年 電子情報通信学会 総合大会　2016年3月15日

  5. Depth Profile of B Concentration in Heavily B-Doped Si Epitaxial Film Grown on Si(100) Using ECR Ar Plasma CVD without Substrate Heating 国際会議

    K. Motegi, M. Sakuraba, H. Akima, S. Sato

    Joint Symp. of 10th Int. Symp. on Medical, Bio- and Nano-Electronics, and 7th Int Workshop on Nanostructures & Nanoelectronics　2016年3月1日

  6. Characterization of Si and Si-Ge Alloy Heterostructures Formed on Si(100) by ECR Ar Plasma CVD without Substrate Heating 国際会議

    N. Ueno, M. Sakuraba, H. Akima, S. Sato

    Joint Symp. of 10th Int. Symp. on Medical, Bio- and Nano-Electronics, and 7th Int Workshop on Nanostructures & Nanoelectronics　2016年3月1日

  7. VLSI implementation of a neural network model for detecting planar surface from local image motion 国際会議

    H. Akima, S. Moriya, S. Kawakami, M. Yano, K. Nakajima, M. Sakuraba, S. Sato

    The 3rd International Symposium on Brainware LSI　2016年2月26日

  8. A neural network model for detecting planar orientation and time-to-collision from local image motion 国際会議

    S. Moriya, H. Akima, S. Kawakami, M. Yano, K. Nakajima, M. Sakuraba, S. Sato

    The 4th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer　2016年2月23日

  9. Brain inspired adiabatic quantum computing and learning 国際会議

    Y. Osakabe, S. Sato, M. Kinjo, K. Nakajima, H. Akima, M. Sakuraba

    The 4th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer　2016年2月23日

  10. Evaluation of Electronic Properties of Si/SiGe/Si(100) Heterostructures Formed by ECR Ar Plasma CVD 国際会議

    N. Ueno, M. Sakuraba, H. Akima, S. Sato

    9th Int. WorkShop on New Group IV Semiconductor Nanoelectronics and JSPS Core-to-Core Program Joint Seminar "Atomically Controlled Processing for Ultralarge Scale Integration"　2016年1月11日

  11. Characteristics of B Doping in Si Epitaxial Growth on Si(100) Using ECR Ar Plasma CVD 国際会議

    K. Motegi, M. Sakuraba, H. Akima, S. Sato

    9th Int. WorkShop on New Group IV Semiconductor Nanoelectronics and JSPS Core-to-Core Program Joint Seminar "Atomically Controlled Processing for Ultralarge Scale Integration"　2016年1月11日

  12. Current and voltage dependence of STM induced hydrogen desorption on Si(111) 国際会議

    W. Li, S. Sato, H. Akima, M. Sakuraba

    9th Int. WorkShop on New Group IV Semiconductor Nanoelectronics and JSPS Core-to-Core Program Joint Seminar "Atomically Controlled Processing for Ultralarge Scale Integration"　2016年1月11日

  13. Group-IV Quantum-Heterostructure Formation Based on Low-Energy Plasma CVD towards Electronic Device Application 国際会議

    M. Sakuraba, H. Akima, S. Sato

    Energy Materials Nanotechnology (EMN) Hong Kong Meeting　2015年12月9日

  14. 確率的ロジックを用いたIzhikevichニューロン回路の設計

    佐藤茂雄, 秋間学尚, 中島康治, 櫻庭政夫

    ニューロコンピューティング研究会　2015年11月20日

  15. Hydrogen Atom Desorption Induced by Electron Bombardment on Si Surface 国際会議

    Wu Li, Shigeo Sato, Hisanao Akima, Masao Sakuraba

    228th ECS Meeting　2015年10月11日

  16. Superconductivity Coherence in Series Array of Nb/AlOx/Nb Josephson Junctions

    刑部好弘, 佐藤茂雄, 小野美威, 秋間学尚, 櫻庭政夫

    平成27年度電気関係学会東北支部連合大会　2015年8月27日

  17. STMを用いた電子注入によるSi表面終端水素原子の脱離に関する研究

    李武, 佐藤茂雄, 秋間学尚, 櫻庭政夫

    平成27年度電気関係学会東北支部連合大会　2015年8月27日

  18. A Fundamental Study on STM Lithography on Hydrogen-terminated Silicon Surface 国際会議

    Shigeo Sato, Wu Li, Hisanao Akima, Masao Sakuraba

    The JSPS International Core-to-Core Program Workshop on Atomically Controlled Processing for Ultra-large Scale Integration　2015年7月9日

  19. Experimental Analysis of Macroscopic Quantum Tunneling Rate in Series Array of Nb/AlOx/Nb Josephson Junctions 国際会議

    Yoshihiro Osakabe, Takeshi Onomi, Hisanao Akima, Masao Sakuraba, Shigeo Sato

    15th International Superconductive Electronics Conference (ISEC 2015)　2015年7月6日

  20. 運動視により局所運動を検出する神経網モデルのLSI化

    守谷 哲, 秋間 学尚, 川上 進, 矢野 雅文, 中島 康治, 櫻庭 政夫, 佐藤 茂雄

    2015年電子情報通信学会 総合大会　2015年3月10日

  21. VLSI Design of Neural Network Model for Local Motion Detection in Motion Stereo Vision 国際会議

    Hisanao Akima, Satoshi Moriya, Susumu Kawakami, Masafumi Yano, Koji Nakajima, Masao Sakuraba, Shigeo Sato

    The 2nd Int. Symp. on Brainware LSI　2015年3月2日

  22. Study on Surface Reaction in ECR Ar Plasma CVD of SiGe Alloy on Si(100) without Substrate Heating 国際会議

    Naofumi. Ueno, Masao Sakuraba, Hisanao Akima, Shigeo Sato

    Joint Symp. of 9th Int. Symp on Medical, Bio- and Nano-Electronics, and 6th Int. Workshop on Nanostructures & Nanoelectronics　2015年3月2日

  23. VLSI implementation of neural network model in local motion detection in motion stereo vision 国際会議

    Hisanao Akima, Satoshi Moriya, Susumu Kawakami, Masafumi Yano, Koji Nakajima, Masao Sakuraba, Shigeo Sato

    The 3rd RIEC Int. Symp. on Brain Functions and Brain Computer　2015年2月18日

  24. Quantum neural network and its application to optimization problems 国際会議

    Shigeo Sato, Mitsunaga Kinjo, Koji Nakajima, Hisanao Akima, Masao Sakuraba

    The 3rd RIEC Int. Symp. on Brain Functions and Brain Computer　2015年2月18日

  25. Majority Neuron Circuit Having Large Fan-in with Non-Volatile Synaptic Weight 国際会議

    International Joint Conference on Neural Networks　2014年7月6日

  26. 大規模fan-inを有するニューロンを実現する多数決回路

    片山 康弘, 佐藤 茂雄, 櫻庭 政夫, 中島 康治

    コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会　2013年12月4日

  27. 高次結合ネットワークによる最適化問題解探索の為のエネルギー関数設計法

    曽田尚宏, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会 非線形問題研究会　2012年3月27日

  28. 学位論文審査会スケジューリング問題とその解探査システム

    曽田尚宏, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会2012年総合大会　2012年3月20日

  29. SFQ高速並列乗算器の試作と構成論理セルの動作評価

    高橋夏樹, 小野美武, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会2012年総合大会　2012年3月20日

  30. 高次結合離散IDニューラルネットワークのFPGAによる実装 –TSPの解探査に向けて−

    松井考輔, 曽田尚宏, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会2012年総合大会　2012年3月20日

  31. ジョセフソン接合列の集団的な力学特性

    片山秀瑛, 猪股邦宏, 小野美武, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会2012年総合大会　2012年3月20日

  32. Implementation of a Neurochip using Stochastic Logic 国際会議

    S. Sato

    3rd Global COE International Symposium- Electronic Devices Innovation (EDIS 2011)　2011年12月

  33. Collective Switching Characteristics of Josephson Junctions 国際会議

    H. Katayama, R. Nakamoto, K.Inomata, T. Onomi, S. Sato, K. Nakajima

    Superconducting SFQ VLSI Workshop SSV 2011　2011年11月

  34. Method of Solving Combinatorial Optimization Problems with Stochastic Effects 国際会議

    T. Sota, Y. Hayakawa, S. Sato, K. Nakajima

    2011 International Conference on Neural Information Processing　2011年11月

  35. Dynamic Characteristics of Neuron Models and Active Areas in Potential Functions 国際会議

    K. Nakajima, K. Kurose, S. Sato, Y. Hayakawa

    IUTAM Symposium on 50 Years of Chaos:Applied and Theoretical　2011年11月

  36. ジョセフソン接合列における集団的振舞いとバイアス方法の関係

    片山秀瑛, 中本涼介, 猪股邦宏, 小野美武, 佐藤茂雄, 中島康治

    第72回応用物理学会学術講演会　2011年8月

  37. ストカスティック論理による高次結合ニューラルネットワーク

    曽田尚宏, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会非線形問題研究会　2011年3月

  38. ジョセフソン接合列における集団的スイッチングとバイアス方法依存性

    片山秀瑛, 渡辺峰生, 中本涼介, 猪股邦宏, 小野美武, 佐藤茂雄, 中島康治

    第58回応用物理学関係連合講演会　2011年3月

  39. ID モデルを用いた N-Queen 問題の静的解探査に対する不応期の導入

    宮原惇, 曽田尚宏, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会201１年総合大会　2011年3月

  40. 相互結合系におけるvan der Pol 振動子の電子回路上の振る舞い

    坪井太樹, 黒瀬幸司, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会201１年総合大会　2011年3月

  41. 相互結合バーストニューロンの同期振動と静止現象

    黒瀬幸司, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会201１年総合大会　2011年3月

  42. 各種並列加算アルゴリズムによる SFQ CLA の性能比較

    中本涼介, 小野美武, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会201１年総合大会　2011年3月

  43. アクティブエリアをもつポテンシャルの時空間パターンに基づくバーストダイナミクスの振る舞い

    黒瀬幸司, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会非線形問題研究会　2010年11月

  44. 4次形式のエネルギー関数に基づく組み合わせ最適化問題解探査法

    曽田尚宏, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会非線形問題研究会　2010年11月

  45. Discrete Higher Order Neural Network for Solving Combinatorial Optimization Problems 国際会議

    T. Sota, Y. Hayakawa, S. Sato, K. Nakajima

    The 3rd Student Organizing International Mini-Conference on Information Electronics Systems　2010年10月

  46. High Throughput Parallel Multiplier of SFQ Circuits based on the Booth Encoder 国際会議

    R. Nakamoto, S. Sakuraba, T. Onomi, S. Sato, K. Nakajima

    The 3rd Student Organizing International Mini-Conference on Information Electronics Systems　2010年10月

  47. Performance of Adiabatic Quantum Computation using Neuron-like Interconnections 国際会議

    S. Sato, A. Ono, M. Kinjo, K. Nakajima

    The 2010 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications　2010年9月

  48. Discrete Higher Order Inverse Function Delayed Network 国際会議

    T. Sota, Y. Hayakawa, S. Sato, K. Nakajima

    The 2010 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications　2010年9月

  49. Analyses of Coupled Hindmarsh-Rose Type Bursting Oscillators 国際会議

    K. Kurose, T. Sota, Y. Hayakawa, S. Sato, K. Nakajima

    The 2010 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications　2010年9月

  50. 4-bit SFQ Multiplier Based on Booth Encoder 国際会議

    R. Nakamoto, S. Sakuraba, T. Onomi, S. Sato, K. Nakajima

    2010 Applied Superconductivity Conference　2010年8月

  51. Macroscopic Quantum Tunneling and Resonant Activation in Bi-2212 Intrinsic Josephson Junctions 国際会議

    Shigeo Sato, Kunihiro Inomata, Huabing Wang

    5th Forum on New Materials (CIMTEC 2010)　2010年6月13日

  52. 超伝導ニューラルネットワークとその4-Queen問題への応用 国際会議

    前波勇介, 小野美武, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会非線形問題研究会　2010年3月

  53. 2次ポテンシャル上にアクティブエリアを持つ振動子相互結合系の振る舞い 国際会議

    黒瀬幸司, 曽田尚宏, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会非線形問題研究会　2010年3月

  54. 離散時間高次結合逆関数遅延ネットワーク 国際会議

    曽田尚宏, 黒瀬幸司, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会非線形問題研究会　2010年3月

  55. 高次結合ネットワークによる組み合わせ最適化問題解探査のパラメータ特性

    曽田尚宏, 黒瀬幸司, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会2010年総合大会　2010年3月

  56. van der Pol相互結合系のポテンシャルとアクティブエリアに基づく動解析

    黒瀬幸司, 曽田尚宏, 早川吉弘, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会2010年総合大会　2010年3月

  57. 大規模集積回路のためのSFQ Booth Encoder

    中本涼介, 桜庭栄, 小野美武, 佐藤茂雄, 中島康治

    電子情報通信学会2010年総合大会　2010年3月

  58. Low-Tcジョセフソン接合列における集団的スイッチング特性

    渡辺峰生, 片山秀瑛, 桜庭栄, 猪股邦宏, 小野美武, 佐藤茂雄, 中島康治

    2010年春季 第57回応用物理学関係連合講演会　2010年3月

  59. Si中のP原子核スピン配列に基づくニューロ様断熱的量子計算について 国際会議

    金城光永, 佐藤茂雄

    電子情報通信学会電子デバイス研究会／シリコン材料・デバイス研究会　2010年2月

  60. High Throughput Parallel Arithmetic Circuits for Fast Fourier Transform 国際会議

    S. Sakuraba, A. Martins, T. Onomi, S. Sato, Koji Nakajima

    Superconducting SFQ VLSI Workshop SSV 2010　2010年1月

  61. Booth encoder for large scale integration SFQ circuits 国際会議

    R. Nakamoto, S. Sakuraba, T. Onomi, S. Sato, Koji Nakajima

    Superconducting SFQ VLSI Workshop SSV 2010　2010年1月

  62. ホップフィールドネットワークと断熱的量子計算 国際会議

    佐藤茂雄, 金城光永, 中島康治

    電子情報通信学会非線形問題研究会　2009年11月

  63. Collective Dynamics of Intrinsic Josephson Junctions 国際会議

    Shigeo Sato, Koji Matsushita, Kunihiro Inomata, Huabing Wang, Takeshi Hatano, Mitsunaga Kinjo, Koji Nakajima

    12th International Superconductive Electronics Conference　2009年6月

  64. 固有ジョセフソン接合列における集団力学について

    松下耕司, 佐藤茂雄, 猪股邦宏, 金城光永, 王華兵, 羽多野毅, 中島康治

    2009年春季 第56回応用物理学関係連合講演会　2009年4月

  65. ニューラルネットワークの手法を用いた断熱的量子計算における計算性能のハミルトニアン依存性について

    小野亜衣子, 佐藤茂雄, 金城光永, 中島康治

    電子情報通信学会2009年総合大会　2009年3月

  66. 固有ジョセフソン接合の量子特性

    佐藤茂雄, 猪股邦宏, 王華兵, 羽多野毅, 金城光永, 中島康治

    電子情報通信学会2009年総合大会　2009年3月

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産業財産権 4

  1. 銅酸化物高温超伝導体固有ジョセフソン接合を用いた量子ビット

    猪股 邦宏, 佐藤 茂雄, 中島 康治, 田中 秋広, 高野 義彦, 羽多野 毅, 王 華兵

    産業財産権の種類: 特許権

  2. 乱数発生方法及び乱数発生装置

    佐藤茂雄

    産業財産権の種類: 特許権

  3. CMOS多数決回路

    中島康治, 佐藤茂雄

    3297738

    産業財産権の種類: 特許権

  4. 薄膜トランジスタを有するアナログメモリ

    中島康治, 佐藤茂雄

    産業財産権の種類: 特許権

共同研究・競争的資金等の研究課題 27

  1. 生物規範的情報処理モデルの実細胞実装とウェットウェア計算機展開

    山本 英明, 佐藤 茂雄, 守谷 哲

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)

    研究機関：Tohoku University

    2024年4月1日 ～ 2029年3月31日

  2. ３Ｃ／４Ｈヘテロエピ基板を用いた高信頼・高移動度ＳｉＣパワーＭＯＳＦＥＴ製作

    櫻庭 政夫, 佐藤 茂雄

    2024年4月1日 ～ 2027年3月31日

  3. 高次元ダイナミクスを呈する神経細胞回路の人工再構成とそのレザバー実装

    山本 英明, 佐藤 茂雄

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2023年4月1日 ～ 2027年3月31日

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    本研究では，マイクロ流体デバイスを用いた培養神経回路の構造制御技術を先端バイオ計測技術と融合させることにより，生物の脳がバイオ素子に基づいて実現する情報処理をボトムアップ的に解析するための新しい実験系を創成することを目指している．初年度には，500細胞程度から構成される大規模培養神経回路を構築し，リザバーコンピューティングの枠組みを用いて，音声信号から手書き文字を生成する感覚運動制御タスクを実装し，刺激に応答して現れる大規模培養神経回路の神経ダイナミクスの特性と運動信号生成タスクにおける情報処理性能の関係について調べた．先行研究で用いていた100細胞程度の小規模回路と，今回新たに作製した大規模回路を比較したところ，小規模回路では刺激によって神経回路に誘起される過渡応答がすぐに減衰し，入力音声信号に対応した出力を生成するための運動信号が，生成されなかった．一方，大規模回路では過渡応答が十分に長く続き，出力信号を安定に生成できることが分かった．続いて，生成する時系列信号とリザバー計算性能の関係を調べたところ，信号持続時間が平均3.69秒，入力刺激を受けてから出力信号を生成し始めるまでの遅延時間が平均0.05秒の時に平均二乗誤差が最小化されることが分かった．実際，大規模培養神経回路の過渡応答は4秒程度あることから，この結果は教師信号の持続時間がその時間に相当するときに性能が最も高くなることを示している．

  4. 人工神経細胞回路を基盤とする神経変性疾患モデリング技術の開発

    山本 英明, 平本 薫, 小宮 麻希, 守谷 哲, 佐藤 茂雄, 平野 愛弓

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))

    研究種目：Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))

    研究機関：Tohoku University

    2022年10月7日 ～ 2026年3月31日

  5. ハイブリッド脳の構成と脳型計算機能の検証

    佐藤 茂雄, 山本 英明

    2022年6月30日 ～ 2025年3月31日

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    本研究では、培養神経細胞を用いて再構成される人工神経回路すなわち培養神経回路と、集積回路上に実現される人工神経回路すなわち半導体神経回路を融合したハイブリッド脳を構成する。研究の目的は、構造可変かつ大規模な生体神経回路を模倣するハイブリッド脳を手段として、生体で実現されている脳型計算機能を検証する。人工的に実現された神経回路において、回路構造と計算機能の関係、学習機能の発現メカニズムなどを実験から明らかにし、半導体神経回路に取り込むべき計算機能の抽出を行う。研究のスケジュールは、最初の１年半でハイブリッド脳の構成を行い、残りの１年半で脳型計算機能の抽出を行う。 本年度は、ハイブリッド脳の構成に向けて、引き続き、半導体神経回路の実装と、培養神経回路の信号計測と刺激印加を同時に行うシステムの構築を行った。半導体神経回路の開発では、サブスレッショルド領域で動作するMOSトランジスタを用いたアナログCMOS回路を用いて、96ニューロンから成る結合が可変なスパイキングニューラルネットワークを構築し、入力信号や結合構造に依存して多様な反応を示すことを確認した。また、FPGAを介して半導体神経回路とPCを接続し、PCから各種制御が可能であることを確認した。培養神経回路の開発では、高密度多点電極アレイを用いたフィードバックシステムを構築し、神経細胞の状態計測と刺激印加が同時に実行できることを確認した。さらに、各種学習則の実装に向けて、必要なソフトウェアの開発を行った。

  6. エッジ応用に向けた超低消費電力スパイキングニューラルネットワークハードウェア

    佐藤 茂雄, 櫻庭 政夫, 山本 英明

    2022年4月1日 ～ 2025年3月31日

  7. ブレインモルフィックコンピューティングハードウェア基盤の構築

    堀尾 喜彦, 池口 徹, 加藤 秀行, 香取 勇一, 佐藤 茂雄, 島田 裕, 鈴木 秀幸, 深見 俊輔, 藤原 寛太郎, KURENKOV ALEKSANDR

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究機関：Tohoku University

    2020年4月1日 ～ 2025年3月31日

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    １．脳型デバイス・回路基盤の構築：スピントロニクス人工ニューロン・シナプスの材料・素子研究を行うとともに、その数理モデルを検討した。材料・素子研究については、３端子MTJ素子の基礎検討を行い、低消費電力化の知見を得た。数理モデルについては、リーク付き積分特性やスパイクタイミング依存可塑性の実験結果を概ね再現した。また、ニューロン素子に発火機構を付加するため、自励発振機能を有する共鳴トンネルダイオード(RTD)の製作プロセスの確立に向けてプラズマCVD等の条件出しを行った。さらに、CMOS回路との融合のため、基本となるニューロンCMOS回路の設計・試作・評価を行った。 ２．脳型基本アーキテクチャの構築：非線形力学的解析手法により、ニューロンモデルの非周期的な応答の解析を可能とした。また、点過程を含む時系列解析手法としてアトラクタ再構成法を検討した。さらに、昨年度構築したスパイキング神経回路網モデルを解析し、神経雪崩現象を確認した。加えて、振動子系の同期・非同期現象や神経伝達物質が脳波リズムに与える影響について調査し、脳神経系の発達と学習の数理モデルを構築した。リザバーニューラルネットワーク(RNN)については、時間遅れRNNから導かれるフィッシャー情報行列の最大固有値に対応する固有ベクトルに基づく入力マスクにより、ノイズ耐性が向上することを示した。一方、応用に関しては、RNN強化学習によるロボット制御のためのモデルを構築した。また、短期シナプス可塑性によりRNNのダイナミクスを拡張し、行動計画タスクの性能を改善した。 ３．脳型基本システム試作：１．のデバイスを応用し、２．で提案するアーキテクチャを集積回路として実装するための基本的な準備として、１．で述べたスピントロニクス素子とRTD素子およびCMOS回路を融合させるための基本的な枠組みについて検討した。

  8. 人工神経細胞回路の複雑ダイナミクスに基づく時系列情報処理とそのモデル化

    山本 英明, 佐藤 茂雄

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2018年4月1日 ～ 2022年3月31日

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    本研究では，モジュール性（※密に結合した集団が複数存在し，それらが弱く相互作用して全体を成しているネットワーク構造）という神経回路の構造的性質と，神経回路の自発活動や刺激応答特性との関係を構成論的に解くために，人工神経細胞回路に対する摂動解析系を構築した．そしてこの実験系を用いて，非同期的入力に対する応答解析や過渡ダイナミクスに基づいた時系列入力信号のパターン分類を実現することで，モジュール構造のもつ機能的役割を明らかにした．

  9. スピントロニクスを用いた人工知能ハードウェアパラダイムの創成

    大野 英男, 遠藤 哲郎, 鈴木 大輔, 佐藤 茂雄, 堀尾 喜彦, 深見 俊輔

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Specially Promoted Research

    研究機関：Tohoku University

    2017年4月25日 ～ 2022年3月31日

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    本研究課題は、人工知能（AI）ハードウェアパラダイムの創成を念頭に、不揮発性スピン素子を用いたAIハードウェアとしての集積回路を設計実現することを目指して進めてきた。当初の計画に従い、３つの主要課題、①AIコンピューティングハードウェア向けスピントロニクス素子の開拓、②ノイマン型AIコンピューティングハードウェアの実現、③非ノイマン型AIコンピューティングハードウェアの実現、に対して研究を進めた。 ①については、アナログスピントロニクス素子のダイナミクスを利用することでスパイクタイミング依存可塑性やリーキー・インテグレート・アンド・ファイアなどの非ノイマン型ニューラルネットワークで必要とされるニューロン、シナプスの特性をスピン素子で再現できることなどが分かった。その他、反強磁性/強磁性ヘテロ構造におけるジャロシンスキー・守谷相互作用やスピン軌道トルクなどを評価し、人工知能ハードウェア応用に向けた有用な知見を得た。②については、基本回路の検討、ならびにハードウェアアルゴリズム検討のためのプラットフォーム構築に取り組み、スピン素子ベース多機能・再構成可能演算回路の設計や学習アルゴリズム評価のためのプラットフォーム構築などを進めノイマン型AIハードウェア実現の土台を形成した。③については、非ノイマン型・脳型コンピューティングアーキテクチャの検討、アナログスピンシナプス特性を考慮した学習則、アナログスピンメモリ素子を組み込んだアナログニューラルネットワーク集積回路の構築に向けた詳細な検討を行った。

  10. Ｓｉ極薄膜における低エネルギープラズマ誘起再配列による結晶構造転換の実験的研究

    櫻庭 政夫, 佐藤 茂雄

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

    研究機関：Tohoku University

    2018年6月29日 ～ 2020年3月31日

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    橋脚構造によって支えられたGe／Si極薄膜／Ge(100)構造形成のために、規則的に配置された開口穴と橋脚構造の形成のためのフォトマスクセット設計・製作とともに、過酸化水素水浸漬によるGeエッチングによるSi(100)極薄膜宙づり構造製作プロセスの研究を進めた結果、開口穴の直径が広がっていく様子が観察されたことから、Si極薄膜がエッチングマスクとなってSi下部のGeエッチングが横方向に進行することを確認でき、Si極薄膜宙づり構造実現の見通しが得られた。さらに、Si(100)面に特有なダイハイドライド構造が、低エネルギープラズマ照射によってモノハイドライド構造へ変化することを確認できた。

  11. ハードウェア実装を前提とした脳型量子計算アルゴリズムの学習に関する研究

    佐藤 茂雄

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

    研究機関：Tohoku University

    2017年6月30日 ～ 2020年3月31日

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    量子計算機が持つ量子並列超高速処理と、脳型計算機が持つアルゴリズム自動獲得機能を融合することを目的として、量子ビット間相互作用を学習によって更新しうる学習可能な量子計算機の実現方法について研究を行った。脳型量子計算アルゴリズムをベースに、量子ビット間の状態相関に応じて相互作用を適応的に変化させる学習則を提案し、量子連想記憶に応用しその学習性能を理論解析と数値シミュレーションにより明らかにした。また、ハードウェア実装のために、超伝導電荷量子ビットを用いた構成方法を示し、物理的特性を考慮した数値シミュレーションにより提案手法の有効性を示した。

  12. 脳型計算機用ナノシナプスデバイスの開発

    佐藤 茂雄, 中島 康治, 小野美 武, 秋間 学尚

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2013年4月1日 ～ 2016年3月31日

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    脳型計算機の開発に向けて, 高集積化のために不可欠なフローティングゲートメモリと縦型MOSトランジスタから構成されるナノシナプスデバイスの設計・試作・動作検証, ニューロン回路や学習回路との整合性の検証を行うことを目的として研究を行った. その結果, まず, フローティングゲート電極用ポリシリコン薄膜形成プロセス, ならびに縦型MOSトランジスタ製作プロセスの開発を行い, 各種プロセス条件の最適化を行った. また, こうしたプロセス条件を用いて製作されるナノシナプスデバイスの特性を予測・評価し, 大規模神経回路への応用における有効性と問題点を検証した.

  13. 磁束量子・反磁束量子対の生成・消滅に基づく高速論理演算・記憶方式の開発研究

    中島 康治, 佐藤 茂雄, 小野美 武

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

    研究機関：Tohoku University

    2012年4月1日 ～ 2015年3月31日

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    磁束量子・反磁束量子の生成・消滅に基づく高速論理演算・記憶方式の研究開発において当初検討対象としたrf-SQUIDラダー回路がノンラッチング動作のマージンが狭いため、磁束量子パラメトロンを参考に、磁束量子を予め設置しその位置により論理状態を判別する新たな回路を提案、その回路動作やパラメータマージンを解析した。それによりAND,OR,NOTなどの基本論理・演算回路の構成を確認した。更に関連研究として超伝導集積回路ニューラルネットワークについても改良を加えて動作の確実性を高めた。これに関連してニューラルネットワークの解析も進めて超伝導集積回路ニューラルネットワークに導入する検討を進めた。

  14. 半導体量子構造における核スピンの光制御・検出

    大野 裕三, 松倉 文〓, 大谷 啓太, 佐藤 茂雄

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas

    研究機関：Tohoku University

    2007年 ～ 2010年

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    GaAs/AlGaAs量子井戸構造中の核スピンコヒーレンスの光検出を実証した.円偏光短パルスレーザー光により電子スピンを励起し,超微細相互作用を介して核スピンを分極すると同時に,核磁場の変化によって生じる電子スピン歳差運動の位相変化を時間分解ファラデー回転測定法により検出し,核磁気共鳴(NMR)スペクトルを得る.スピン3/2の^<75>Asを対象に量子ゲート操作に用いられる多重NMRパルス列を印加し,NMRスペクトルの光検出を行って多準位核スピン系の位相制御を検証した.

  15. ジョセフン逆関数遅延ニューラルネットワーク

    中島 康治, 佐藤 茂雄, 早川 吉弘, 小野美 武

    2007年 ～ 2009年

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    21年度も引き続きジョセフソン接合の基本方程式とニューラルネットワークの結合の式を組み合わせて擬似的な逆関数遅延ニューラルネットワークを構成して、その動作の数値解析を進めた。これまで、少数ユニットの構成で極小値からの脱出と最小値への収束を確認しているが、しかしジョセフソン接合の非線形インダクタンスによるヒステリシスを利用した逆関数遅延ニューラルネットワークに関しては動作の安定性の面で難しいことが判明した。このためジョセフソン接合の基本方程式に代えて結合SQUID系とニューラルネットワークの式を組み合わせて擬似的な逆関数遅延ニューラルネットワークを構成し、その数値解析をさらに行い、パラメーターの依存性を詳細に検討した。これにより、多数ユニットの構成で極小値からの脱出と最小値への収束を検証した。負性抵抗によるヒステリシスと非線形インダクタンスによるヒステリシスの違いについては回路動作の安定性の面で違いがあることが認められ、情報処理への影響について原理的観点からの解明を行った。さらに、結合SQUID系のヒステリシスを用いてネットワークを構成し、NP完全問題として4クイーン問題の最適化問題例について計算を実行した。これによりオリジナルな逆関数遅延ニューラルネットワークの結果との比較を進め、その違いを明確にした。超伝導の回路として最適化問題を扱った最初の例である。この結果に基づいて、異なるヒステリシス間の振る舞いの違いをより明確にし、より情報処理に適した効果を抽出する検討を行った。

  16. 大規模結合高次アクティブシリコンニューロンの試作による人工ブレインの構成的研究

    中島 康治, 佐藤 茂雄, 早川 吉弘, 小野美 武

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2006年 ～ 2009年

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    ポテンシャルとアクティブ領域の新概念によるニューロダイナミクスの研究を進め、発振系の結合によりバースト発振が生起すること、またその制御性が明らかとなった。36ニューロンユニットを用いたLSIチップの測定から得られた知見を基に、大規模なシステムへと拡張するための検討を行い、相互結合系の解析のために、LSIチップを利用して測定を行った。高次ダイナミクスを導入したニューロンモデルに関して、高次化をシナプス結合へ導入しTSP・QAP共に静的解表現の適用が可能となり100%の正解率が得られた。

  17. 固有ジョセフソン接合を利用した高温超伝導量子計算機に関する研究

    佐藤 茂雄, 中島 康治, 早川 吉弘, 小野美 武

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2006年 ～ 2008年

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    高温超伝導体のひとつであるBi-2212高温超伝導体の結晶中に自然に形成される固有ジョセフソン接合を用いた量子計算機実現に向けて研究を行い、マイクロ波照射による量子状態の共鳴励起に成功し、高温超伝導体量子ビットの有効性を示した。また合わせてデコヒーレンス許容型の量子計算アルゴリズムを提案し、その優位性を示した。

  18. 単一核スピン検出用トンネルデバイスに関する研究

    佐藤 茂雄, 中島 康治, 早川 吉弘, 小野美 武

    2004年 ～ 2006年

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    トンネル磁気抵抗効果と電子-核スピン相互作用を用いた単一核スピン検出理論の構築を図った。核スピンとしてはSi中のP原子を想定し、ドナー電子とP原子核との磁気的相互作用のある系を考えた。核スピンと結合するドナー電子をトンネル電流のキャリアとして利用することで単一核スピンの検出が可能と考えられる。スピン検出に必要なデバイスの構成要素として、1)核スピン-ドナー電子系、2)トンネル接合用絶縁膜、3)トンネル電極用強磁性薄膜、4)キャリア電子注入用電極、という4つの要素が考えられ、数値計算等によって材料とデバイス構造を特定した。 実験面では、単一P原子の埋め込みに必要な単原子リソグラフィー、特に単水素剥離について集中的に実験を行った。STM針からのトンネル電子の注入によって、Siと水素の結合手を破壊することで水素を剥離することが可能である。以前の実験でSTM針のバイアス電圧をSi-Hの結合エネルギー程度(3.1-3.5[V])とすることで水素を剥離できることが確認されており、本年度はSTM針へ加える電圧パルスの電圧値とパルス幅など単水素剥離の実験条件の最適化を図った。剥離部分が数水素原子分に広がってしまう原因は各種分子振動モードの存在、シュタルク効果などが考えられ、これらの要因を考慮してパルス幅の精密な制御が必要という結論に至り、STM装置の改造に取り組んだ。これは現在も遂行中であり、残念ながら本課題の実デバイス上での確認は今後の課題として残った。しかしながらここで得られた成果は単一核スピン検出用トンネルデバイスの開発に対し重要な寄与を与えるものである。

  19. 量子ダイナミクスを導入した新しい脳型計算機に関する研究

    佐藤 茂雄

    2003年 ～ 2005年

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    ニューロ的手法を導入した断熱的変化アルゴリズムについては、エネルギー散逸効果を取り入れることにより誤動作を排除できることを数値計算から明らかにし、断熱的変化アルゴリズムの弱点を補えることを示した。この成果は論文(PRA)として公表された。またニューラルネットワークと同様、量子計算でも学習を導入することが可能であることを見出した。さらに量子ヘッブ学習を提案し、数値計算によりその動作を確認した。以上から、量子ダイナミクスを導入した脳型計算機アルゴリズムの基幹部分を構築した。まだいくつか検証必要課題が残されているものの、これらの成果は従来のニューラルネットワークをはるかに陵駕できることを原理的に示しており、今後の研究進展が期待される。 製作面においては、まず昨年度の成果である高温超伝導体の固有ジョセフソン接合における巨視的量子トンネルについて論文(PRL)で公表した。次いでこの固有ジョセフソン接合の量子状態の制御を試みた。量子状態はマイクロ波を照射することによって制御可能であることから、まず測定系にマイクロ波ラインを導入し、その制御回路を構築した。ダイポールアンテナ等を使ってマイクロ波をサンプルに照射し、そのときの固有ジョセフソン接合の振る舞いを調べた。マイクロ波による共鳴現象、スイッチング電流の低下などを確認した。量子ビットの基本動作であるラビ振動の観測には至らなかったものの、マイクロ波の高精度な時間制御を行えばこれが可能であるとの感触を得ている。Si核スピン量子ビットにおいては、STM探針の先鋭化を図りより空間分解能の高い電子注入を実現した。しかし単水素原子を脱離することには成功せず、核スピン量子ビットの実現には至らなかった。これら2つのデバイスを比較すると、製作の容易さから固有ジョセフソン接合が有利であると言える。

  20. アクティブ人工ブレインの試作による情報処理システムの構成的研究

    中島 康治, 佐藤 茂雄, 早川 吉弘, 小野美 武

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2002年 ～ 2005年

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    本研究テーマは、構成敵手法により脳の情報処理機能の獲得を目指して自励発振能力をも含むアクティブな基本特性を持ったシリコンニューロンによりマクロな場としての結合系、シリコンブレインを構成することを最終目的として行った。初めに基本モデルとして逆関数遅延モデルを開発した。連想記憶システムへの適用により記憶ベクトルのベイスンサイズを維持したまま記憶容量の増大が達成されることを見出した。モデルを非同期更新に基づく離散時間の逆関数遅延モデルをへ発展させ、最適化問題への適用を行い、正解率100%と高速数値計算の高い性能を得た。これに基づいて100都市を越える巡回セールスマン問題その他の大規模計算を実行した。また連続時間の逆関数遅延モデルについて、最適化問題の正解率100%の解探査性能のパラメータ依存性を解析し、「Inverse Function Delayedモデルによる組み合わせ最適化問題正解率のパラメータ依存性」と題して論文をまとめた。時系列情報の記憶に関しても逆関数遅延モデルを用いたネットワークの構成について解析し、これまで不可能であった連続時間モデルにおいて、離散時間モデルと同等の性能を達成可能であることを示した。これら関連論文を3件まとめた。集積化によるハードウェアについてはアナログ回路のシステムとFPGAによるディジタルシステムの両者を検討した。ディジタルシステムでは実時間学習のためのニューラルネットワークを構成し、逆関数遅延モデルへと発展させ小規模システムの動作を確認した。さらに逆関数遅延モデルのバースト発火への拡張とそめ応用について検討を行い、数値計算上非常に高い性能を得るとともに、これについてアナログ系システムの集積回路を製作し、システム構成ブロックの動作を確認した。これらに関連して国際会議における発表を4件行った。これらのハードウェアの測定結果を集積しており、論文投稿を準備中である。 得られた結果により、NP完全問題を含む大規模な最適値問題が正解率100%で実用時間内に解が得られることや高性能の連想記憶システムの構築が実証された。さらに、ハードウェアによるチップ上での動作確認によりアクティブ人工ブレイン構成の第一段階をクリアーできたと考えている。今後さらに高性能大規模なシステムへと発展させ、各種の知的処理を可能とするべく検討中であり、継続した研究開発を進める予定である。

  21. 全光核磁気共鳴法の量子コンピューティングへの応用

    大野 裕三, 松倉 文礼, 大谷 啓太, 佐藤 茂雄

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas

    研究機関：Tohoku University

    2002年 ～ 2005年

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    本研究では、半導体量子構造におけるスピン偏極電子と核スピンとの間の相互作用のダイナミクスを明らかにし量子コンピューティングへ発展させるための基盤技術を確立するため、円偏光パルスを励起光として用いた時間分解ポンププローブ測定及び時間分解ファラデー回転測定を行い、動的核スピン分極とそのコヒーレントダイナミクスを電子のラーモア歳差運動の位相変化より調べた。本研究によって得られた成果は以下の通りである。 1.ゲート電極を有するn-GaAs/AlGaAs(110)単一量子井戸構造において、ゲート電圧を印加して電子密度を制御することにより、超微細相互作用が大きく変調された結果、核スピンの緩和時間T_1が一桁以上変調されることを時間分解カー回転測定により示した。 2.静磁場中で光励起により分極した核スピンに対し、共鳴条件を満たすパルス振動磁界を印加して時間分解カー及びファラデー回転測定を行い、半導体量子構造における局所的な核スピンダイナミクス(ラビ振動)の実時間観測に成功した。また、パルスNMRの手法によりスピンエコーを確認し、横緩和時間を実験的に得た。これを発展させて、結晶軸に対する印加磁場方向依存性を調べることにより、核スピンのデコヒーレンスが第一近接原子との間の双極子相互作用に支配されていることを示した。 本研究で確立された光学的核スピン分極・検出法および超微細相互作用のゲート電界制御などの手法は、半導体中の核スピンを量子ビットとする固体量子コンピュータ等において、ビット初期化・操作を効率的に行うのに有益な知見を与えると期待される。

  22. 核スピン検出用単電子トランジスタの試作

    佐藤 茂雄, 早川 吉弘, 小野美 武, 中島 康治

    2001年 ～ 2003年

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    これまで研究を行ってきたSTMリソグラフィー技術の確立に向けて、フラッシングによる基板平坦化に関する研究を行った。これまでの成果で水素レジストを用いた手法の有効性は確認できているものの、検出対象である核スピンを有する不純物ドナー原子の安定な配置には、より平坦な基板表面を得ることが必要不可欠であるとの考察からこの課題に取り組んだ。フラッシングの各種パラメータ(加熱温度、スケジュール)を変化させ、より平坦な表面を得るため条件を求めた。また基板濃度およびフラッシング条件と平坦性の関係を統合的に理解した。また、水素レジストの吸着効率を向上させるための新しい水素クラッキングセルの開発や、SiGe単結晶膜の成膜実験などを行った。これら結果を用いることにより、所望の位置にドナー原子を配置することが可能となり、ひいては単電子トランジスタによるスピンの検出が可能となる。研究目的である核スピンの検出の実現は今後の課題となったが、すでに我々独自に確立したSTMリソグラフィー技術、単電子トランジスタの作製プロセス、エピタキシャル成長技術、極低温技術など、個別の技術を組み合わせることにより当初の研究目的は十分達成可能と考えられる。今後の研究の発展として、我々がすでに開発している汎用性のある量子計算アルゴリズムを核スピン量子ビットに適用することが重要課題となっており、この課題に対して本研究の成果は大きな寄与を与えるものである。

  23. Si-LSIによる量子計算機実現に関する基礎的研究

    中島 康治, 小野美 武, 佐藤 茂雄

    2000年 ～ 2001年

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    量子計算の実現のためには、キュビットの実現、ハミルトニアンの制御、読み出し等の要素技術の開発が必要である。Si系の核スピンを利用した量子計算機実現の立場からこれら要素技術に関して考察した。キュビット実現に関しては、STMとCVDを組み合わせた方法とイオン注入を用いた方法の比較検討から前者の優位性を確認し、必要な装置の設計を行った。また、不純物拡散やアイソトープの問題を検討した。キュビットの読み出しに関しては、残念ながらキュビットの実現までに至らなかったため読み出しの実験はできなかったが基本素子である単電子トランジスタの製作技術を確立した。電子ビーム露光とAI膜の斜め蒸着を組み合わせることにより数nmのトンネル接合の形成に成功した。この結果を国際会議にて報告した。また量子計算の実用化のためには、汎用性のある計算アルゴリズムの開発が不可欠であることが指摘されている。この観点から組み合わせ最適化問題を解くハミルトニアンの断熱変化に着目し、これを使ってNクィーン問題の正解が得られることを計算機シミュレーションによって確認した。しかしこのアルゴリズムを物理的に実現するには多くの困難があることから、新たにニューラルネットワークの手法を導入した制約の少ない新しい断熱変化アルゴリズムの開発に取り組んだ。シミュレーションにより性能検証を行い、これら結果を国際会議にて報告した。量子計算の物理的実現は将来の課題として残ったが、本研究の基礎実験や理論的解析結果から、Si量子計算機実現のための多くの有益な知見を得た。

  24. 単電子トンネリング現象を利用した集積化神経回路に関する基礎的研究

    佐藤 茂雄

    1999年 ～ 2000年

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    単電子デバイスにより構成されるニューラルネットワークの実現を目的として、確率的な単電子トンネリング現象を数値シミュレーションによって解析した。前年度に得られた成果を基にSETトランジスタを基本としたニューロン、シナプス両回路を実現し、ネットワークの動作を確認した。4クイーン問題などの最適化問題を対象として、所望の動作が実現されることを確認した。動作温度やキャパシタンスの大きさなどに依存して、協同トンネリング現象の発生確率が大きく変わりその結果最適解への収束確率も大きく変化する様子を調べた。動作温度を室温とした場合に必要とされるパラメータ(キャパシタンスや電源電圧の大きさ、回路構成など)を最適化し、これら結果を国際会議で発表した。以上から、単電子デバイスを用いたニューラルネットワーク設計手法を確立した。デバイス製作においては、単電子デバイスの製作のために必要不可欠の基本技術である電子ビーム露光装置を利用したリソグラフィー技術、薄いトンネル酸化膜形成作製技術、電子ビーム斜め蒸着法を用いた微小接合形成技術等の確立を図った。これら技術を用いてAl-AlOx-Alのトンネル接合を形成し、その基本特性を調べた。以上により、単電子デバイス製作上の基礎技術を確立した。

  25. ニューロベースダイナミックメモリの構成的研究

    中島 康治, 小野美 武, 佐藤 茂雄, 水柿 義直

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    1997年 ～ 1999年

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    本研究ではニューロベースダイナミックメモリの完全な動作解明とその応用方法の確立、構成方法と学習能力の解明、さらに実時間処理を目指した集積回路化などを目的とした。第1に前述のように任意のリミットサイクルの連続モデルヘの埋め込みと共存の可能性を、開発した学習方法により解析し、リミットサイクルに対する回路の記憶容量を解析した。それを実現できる集積回路の検討を合わせて行った。第2にサイクリックではない時系列遷移パターンの埋め込みと共存の可能性を同様に開発した学習方法により解析、また非単調ニューロンの使用も検討し、その高機能性を明らかにした。第3に入力ベクトルと埋め込まれたパターンとの相互作用、特に埋め込まれたパターン間の遷移に関する入力ベクトルの役割を解明するため、各種神経回路への適用を考慮し、カオスノイズを発生する集積回路を製作、その特性を測定評価して、ニューロチップとの結合を進めた。それとともに埋め込まれたリミットサイクルの性質とそれに対するカオスの影響についての詳細な解析を進めた。第4に製作した時系列パターンを発生できる小規模なニューロチップを試作測定し、その解析を数値実験と比較して行った。また合わせて結合荷重が量子化された層状構造の回路構成法について新しい発見があり、国際会議で発表すると共に回路設計に関する特許の申請をした。また結合荷重が量子化された回路の集積化に関して新たな多数決集積回路の提案を行い、特許申請すると共に試作によりその有効性を実証した。これらの結果を基に時系列情報の認識、入力情報に対する瞬時の最適値情報出力、その出力値に対する外部変化の回路へのフィードバックなどを検討し、実時間知的制御等へ対応可能なマイクロチップとしての構成に関する設計・製作を行いそれに基づき集積回路を製作し評価した。

  26. 新アナログメモリデバイスを用いた連想メモリの試作研究

    中島 康治, 水柿 義直, 佐藤 茂雄

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    1997年 ～ 1998年

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    アナログデータを新アナログメモリSDAMに記憶し検索データとしてもアナログ情報を直接に入力し、記憶されているデータと比較することにより連想処理を行う方式を実現するため以下の研究を行った。 1). 新たに拡散層ゲートを採用した集積化SDAMを考案し、フィードバック付きSDAMの完全線形化動作を評価確認して、連想メモリ設計製作のための基本デバイスとしての確立を行った。 2). 並列動作のために現行計算機の逐次加算の部分を電流による並列加算へと置き換える方向で、1)のデータベースに基づいて回路を検討し、その解析を数値実験により行い、回路設計方法の確立を行った。 3). デジタルシステムにおいてデジタルメモリ、A/D・D/Aコンバータ、デジタルウインドウコンパレータの組み合わせで構成する部分をSDAMとBump-circuitその他での構成とし、SDAMによりアナログメモリ機能を持たせた。 4). 想起過程においてはパターンの整合が最大のベクトルを、よく知られたWTA回路で想起させる方法をとった。 5). 以上の結果を基にアナログ連想メモリ全体の構成、つまり記憶データ、検索データともベクトルとし、その記憶ベクトル数は4または5でその成分は5成分または8成分と設定して、各成分には7-bit相当の分解能を持たせたアナログ情報により表現される形式を用い、各成分が一括して並列に比較され、記憶データに関する情報が想起されるシステムの構成を検討して設計を完了した。この結果は国際会議で報告した。 6). 上記の設計に基づき集積回路製作工程リストを作り上げ、集積回路製作用マスクパターンを構成した。 7). 東北大学電気通信研究所附属超高密度・高速知能システム実験施設のシリコンプロセス用現有設備を使用し、シリコンウェハ上に集積回路を製作した。 8). 製作した集積回路の動作を確認し、その結果は国際会議などで発表するとともに通信学会誌に発表した。

  27. 神経回路の集積化に関する研究 競争的資金

    制度名：Grant-in-Aid for Scientific Research

    1996年4月 ～

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社会貢献活動 2

  1. JNNS-DEX-SMI 公開講座「神経回路網の理論展開と最先端応用」

    2007年3月16日 ～ 2007年3月18日

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    (招待講演) 確率的ロジックを用いたパルス神経回路の設計と製作

  2. 応用物理学会超伝導分科会主催第36 回研究会『基礎から学ぶ超伝導量子計算機－ 量子計算の原理から最先端研究まで －』

    2007年11月15日 ～

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    (招待講演) Bi 系高温超伝導固有ジョセフソン接合における巨視的量子トンネリングの観測

その他 3

  1. 断熱的変化ハミルトニアンを使った量子計算アルゴリズムに関する研究

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    量子計算は莫大な組合せの中から唯一の最適解を瞬時に得ることができるとして、暗号技術や組合せ最適化問題などの分野では革命的な技術発展が期待されている。しかし、これまでに提案されているアルゴリズムはまだ数えるほどしか存在せず、ハードウェアの構築と同時にアルゴリズムの整備も急務の研究課題となっている。そこで、ハミルトニアンの断熱的変化を使った量子計算アルゴリズムの構築を行うことを目的として研究を行った。人工神経回路に使われている手法を量子ビットに利用し、最適化問題を解く量子計算機モデルを提案した。量子計算機の動作を規定するハミルトニアンの構成方法を示し、シミュレーション結果からその有効性を確認した。

  2. 量子ビットを用いた知能デバイス

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    本質的並列処理の可能性を持つ量子計算を知能処理へ応用するためソフト・ハード両面からの研究を行った. 知能処理の実現に向けて人工神経回路の研究がなされているが, 連想処理や学習などの多くは莫大な組み合わせの中から最適解を見いだす問題に帰着可能である. そこで通常利用されるのが最急降下アルゴリズムであるが, よく知られているようにローカルミニマの問題からエラーを発生する場合が少なくない. 量子計算アルゴリズムはこうした問題を本質的に解決する可能性を持っている. 本研究では, 知能処理に適した新しい量子計算アルゴリズムの提案とそれを実現する量子ビットの実現に関し研究を行った. 研究成果として, 核スピン量子ビットのための STM 単原子リソグラフィー基礎技術の開発, 超伝導量子ビットのための Bi-2212 ウィスカー結晶を使った十字型ジョセフソン接合の製作, ハミルトニアンの断熱的変化を使ったニューロ様量子計算アルゴリズムの開発などが得られた.

  3. 新しいアナログシナプスを用いた生体を指向した人工神経回路大規模集積化に関する研究鵜

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    フローティングゲートメモリの有するメモリ離散化特性の神経回路の情報処理能力に及ぼす影響を考慮し、ハードウェア化の際のシナプスメモリ設計の指針を示した。また、カオス神経回路への応用を考慮してカオスノイズ発生器の試作を行い、マップカオスの有効性を示した。