ユースケース駆動による機能分化型フィジカル AI チップ設計
| 体系的番号 |
JPMJES2513 |
研究代表者 |
川原 圭博 東京大学, 大学院工学系研究科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2025 –
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| 概要 | フィジカルAIの実現には深層学習が不可欠だが、汎用GPUでの常時フル稼働処理による高消費電力と遅延がネックとなっている。
本提案では、生物に学び、チップを「思考」「反射」「末梢」の３層構造とし、「思考」を必要な時のみ呼び出し処理する仕組みとすること、汎用・単一のアクセラレータやGPUではなく、アプリケーションに応じた多様な小規模チップとすることで解決を目指す。
また、オープンなエコシステムやAgile-X（革新的半導体技術の民主化拠点プロジェクト）等も活用し、アプリ研究者自身が欲しい半導体を形にできる「半導体設計の民主化」を推進することで、日本から高付加価値な半導体設計スタートアップが次々と生まれる未来の創造を目指す。
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| 研究領域 | 高効率自動設計による次世代AI回路・システム |
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