たかくんの成長

大学1年生、たかくんの成長を綴ります。学習記録や学生生活に関することが多いと思われます。

Neuromorphic Computing の情報・学習まとめ by たかくん【2018/10/2】

モチベーション

たまたま本を読んでいたらこのNeuromorphic Computingという考え方に出会い,気になって調べてみたらとっても面白そうだった。といっても今までの古典力学まとめC言語まとめとは話が違って,Neuromorphic Computingというのは今まさに,これからアツイ研究分野で,まともに本も出ていないような領域なので,どういう感じなのか手探りで学びつつ記録していきたいと思う。

Neuromorphic Computingとは何か

Neuromorphic Computingとは,誤解を恐れず非常に簡単に言えば,昨今のブームである機械学習・深層学習があくまでソフトウェア上で脳の学習スタイルを模倣しているのに対して,こちらはハードウェア上で脳の回路機能を再現ないし開発しようという試み。ネット上を探しても全体像をまとめてくれる情報が少ない感じがしたが,この論文がスゴくて,過去から現在に渡るおよそ35年分のNeuromorphic Computingの状況を2700編もの論文をまとめあげて紹介してくれている。正直これを読めばNeuromorphic Computingの状況も,参照すべき論文も全部わかるのでこのブログの存在意義はなくなってしまうんだが,自分のためにということでここはひとつ。

新しいコンピュータである

従来のコンピュータは,デジタル回路,二進数の論理回路で表現することによって様々な計算を行なっている。一方でNeuromorphic Computingは従来のコンピュータのCPUそのものの構造を,脳のニューロン間の伝達機構を模倣することによって巨大な並列計算・低電力などを実現させようというもの。量子コンピュータと同じように,非ノイマン型のコンピュータである。
(Neuromorphic Computingはかなり広い領域であり発展途上なので,必ずしも全てアナログというわけではなく,研究目的に応じてデジタル回路も使われるし,両方をミックスさせて用いることもある)

従来のノイマン型コンピュータ vs Neuromorphic Computing

(勉強・編集中)

従来のノイマン型コンピュータ

利点

  • 正確性
  • 汎用性
  • 中央集権的処理

-

問題点

-

Neuromophic Computing

利点

  • 大量の並列処理(手法による)
  • 省電力(手法による)
  • ノイズに非常に強い
  • 非中央集権的な処理

-
問題点

  • 研究はまだ幼少期段階

(編集・勉強中)

Neuromorphic Computingという分野に関わるには

基盤の開発

固体物理学・固体化学・熱力学などを学んで,新しい材料をつくる・研究する。
エレクトロニクスを学んで回路を作る・研究する。IC,LSI,VLSIといったものを学ぶ。

モデル

コンピュータサイエンス・数学を学んで最適なアルゴリズムを研究する。

脳みその探求

神経科学を学んで脳みそ研究の知見を応用する。

その他・いろいろ

といった分野の入り乱れ・組み合わせ。あれ,機械工学にいる僕,オワタ・・・。

参考資料:論文

https://arxiv.org/pdf/1705.06963.pdf
Neuromorphic Computingという研究領域の総まとめ。レファレンスが2700編と膨大なので全てに目を通せば専門家になれる。

(編集中)

参考資料:本

Analog Vlsi and Neural Systems (Addison-Wesley VLSI Systems Series)

Analog Vlsi and Neural Systems (Addison-Wesley VLSI Systems Series)

古いけど一番初めに出た本(?)。現在進行形で読書中。

(編集中)

参考資料:動画

www.youtube.com
これ一つで概念がわかる。が少し難しい。

www.youtube.com
スイスのチューリッヒ工科大でCSの博士号を持つThomasさんによる解説。とってもわかりやすい。おすすめ。

www.youtube.com
Intel様のコマーシャルビデオ。

www.youtube.com
Intel様の”Loihi”というNeuromorphic Chipを用いて簡単な画像認識を行うデモ。高速に学習を行なっている事が分かる。

www.youtube.com
UCLA研究員のインタビュー。イメージが掴める気がする。

(編集中)