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[국가R&D연구보고서] 차세대 인공지능 알고리즘 구현을 위한 뉴로모픽 신소재 및 신소자 기반 저전력 고집적 하드웨어 연구
Power- and area-efficient hardware for next-generation artificial intelligence using novel neuromorphic materials and devices 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 서울대학교
Seoul National University
연구책임자 김상범
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2022-03
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202200015736
과제고유번호 1711144747
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-11-16
키워드 뉴로모픽 컴퓨팅 아키텍처.뉴로모픽 알고리즘.프로세싱 인 메모리.상변화 메모리.확률적 거동.neuromorphic computing architecture.neuromorhpic algorithm.processing in memory.phase change memory.stochastic.

초록

□ 연구개요
본 연구에서는 스파이킹 뉴럴네트워크(Spiking Neural Network – SNN)의 수월성을 입증하고자 함. 이를 위해 SNN에 특화된 알고리즘을 발굴하고 다양한 알고리즘을 효율적으로 실행시킬 수 있는 뉴로모픽 프로세서의 아키텍처를 설계, 제작, 검증하였음. 특히, 상변화 메모리 소자를 시냅스로 이용하여 뉴로모픽 프로세서의 성능을 향상시키는 방안을 제시하였음.

□ 연구 목표대비 연구결과
◦ Spiking neural network(SNN)에 적합한 알고리즘을 개발하고 이를 컴퓨터 시뮬레이션

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
  • a) Spiking neural network(SNN)에 적합한 알고리즘 개발 및 컴퓨터 시뮬레이션 기반 구현 ... 4
  • b) 선택된 알고리즘을 기존의 아날로그 신소자 기반 SNN 프로세서를 이용하여 실행 ... 6
  • c) 알고리즘 구현에 최적화된 디지털 SNN 프로세서 아키텍처 설계 ... 6
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 7
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 7
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
  • 3) 목표 달성 수준 ... 11
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 11
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 12
  • 6. 참고문헌 ... 13
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
  • 끝페이지 ... 19

표/그림 (15)

참고문헌 (25)

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