NISTEP注目科学技術 - 2020_E56
概要
Neuromorphic Computing
近年、深層学習をはじめとする人工知能技術が急速に普及している。
人工知能技術は、画像認識の推論精度の観点では、人間に匹敵する精度に到達しているものの、エネルギー効率やコンパクト性という観点では、まだまだ生物の脳のレベルにはほど遠いのが現状である。
Neuromorphic Computing では、生物の脳を参考にしつつ、人工知能のハードウェア化を進める分野であり、推論精度だけではなく、
エネルギー効率やコンパクト性という観点においても、生物の脳のレベルを目指している。
近年、深層学習をはじめとする人工知能技術が急速に普及している。
人工知能技術は、画像認識の推論精度の観点では、人間に匹敵する精度に到達しているものの、エネルギー効率やコンパクト性という観点では、まだまだ生物の脳のレベルにはほど遠いのが現状である。
Neuromorphic Computing では、生物の脳を参考にしつつ、人工知能のハードウェア化を進める分野であり、推論精度だけではなく、
エネルギー効率やコンパクト性という観点においても、生物の脳のレベルを目指している。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
| ID | 2020_E56 |
|---|---|
| 調査回 | 2020 |
| 注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
| 所属機関 | 大学 |
| 専門分野 | 情報通信 |
| 専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
| 実現時期 | 10年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 61 （人間情報学） |
| 分析データ クラスタ | 46 （データサイエンス/機械学習・AI） |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
よりエネルギー効率の良い学習アルゴリズム