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　先端理工学部の木村睦教授らは、奈良先端科学技術大学院大学・北陸先端科学技術大学院大学との共同研究で、メムキャパシタと自律局所学習を用いるニューロモーフィックシステムを開発しました。

　メムキャパシタとして、強誘電体キャパシタを用いることで、構造を単純なものとし、薄膜の液相プロセスを用いることで、作製プロセスも単純なものとしており、将来の高集積化が容易となります。DC電流が無く、過渡電流も減り、電力消費が大幅に減ります。

　また、自律局所学習として、メムキャパシタのヒステリシス特性を上手く利用することにより、結合強度の制御回路など無しに、ニューロモーフィックシステムに学習させることができ、やはり将来の高集積化が容易となります。

　従来の人工知能と比べると、劇的なコンパクト化・低電力消費が期待できます。

　本研究の成果は、“IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems”に掲載されました。
 

※詳細はプレスリリースをご確認ください。 

【論文掲載情報】

雑 誌 名：

　IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

　（インパクトファクター：10.451）

論 文 名：

　Neuromorphic System using Memcapacitors and Autonomous Local Learning

　（メムキャパシタと自律局所学習を用いるニューロモーフィックシステム）

著 者 名：

木村 睦（龍谷大学・奈良先端科学技術大学院大学）

石崎 勇真（龍谷大学）

宮部 雄太（龍谷大学）

吉田 誉（龍谷大学）

小川 功人（龍谷大学）

横山 朋陽（龍谷大学）

羽賀 健一（北陸先端科学技術大学院大学）

徳光 永輔（北陸先端科学技術大学院大学）

中島 康彦（奈良先端科学技術大学院大学）

先端理工学部電子情報通信課程 木村睦教授

メムキャパシタ・ニューロモーフィックシステム

【本件のポイント】

• メムキャパシタと自律局所学習を用いるニューロモーフィックシステムを開発した。従来の人工知能と比べると、劇的なコンパクト化・低電力消費が期待できる。
• メムキャパシタとして、強誘電体キャパシタを用いることで、構造を単純なものとし、薄膜の液相プロセスを用いることで、作製プロセスも単純なものとしており、将来の高集積化が容易となる。DC電流が無く、過渡電流も減り、電力消費が大幅に減る。
• 自律局所学習として、メムキャパシタのヒステリシス特性を上手く利用することにより、結合強度の制御回路など無しに、ニューロモーフィックシステムに学習させることができ、やはり将来の高集積化が容易となる。
• 研究の成果は、「IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems」（Impact Factor=10.451）に掲載。

　龍谷大学先端理工学部電子情報通信課程の木村睦研究室では、奈良先端科学技術大学院大学・北陸先端科学技術大学院大学との共同研究で、メムキャパシタと自律局所学習を用いるニューロモーフィックシステムを開発しました。

　メムキャパシタは、印加電圧の履歴によりキャパシタンスが変化する回路素子で、本研究では、強誘電体キャパシタを用いることで、構造を単純なものとし、Bi_3.25La_0.75Ti₃O₁₂ (BLT)の薄膜の液相プロセスを用いることで、作製プロセスも単純なものとしており、将来の高集積化が容易となります。従来の大規模な模倣回路やメモリスタ（可変抵抗素子）の代わりに、メムキャパシタ（可変容量素子）を用いるため、DC電流が無く、過渡電流も減り、電力消費が大幅に減ります。

　また、自律局所学習は、単一素子が自分自身の駆動条件のみで特性を変化させる学習方式であり、やはり将来の高集積化が容易となります。従来のシナプス素子の結合強度の制御回路など無しに、メムキャパシタの電圧履歴のキャパシタンス特性を上手く利用することにより、メムキャパシタだけで、ニューロモーフィックシステムに学習させることができます。

従来の人工知能と比べると、劇的なコンパクト化・低電力消費が期待できます。

【発表論文について】

英文タイトル：Neuromorphic System using Memcapacitors and Autonomous Local Learning

タイトル和訳：メムキャパシタと自律局所学習を用いるニューロモーフィックシステム

掲載誌：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS) 

URL：https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3106566

著者：木村 睦（龍谷大学・奈良先端科学技術大学院大学）、石崎 勇真、宮部 雄太、吉田 誉、小川 功人、横山 朋陽（龍谷大学）、羽賀 健一、徳光 永輔（北陸先端科学技術大学院大学）、中島 康彦（奈良先端科学技術大学院大学）

【内容について】
＜研究の背景＞
　「人工知能」は、現在、さまざまな用途に用いられ、将来、SDGs・Society 5.0・IoTといった未来社会に不可欠な情報インフラです。人工知能のための代表的な技術が、生物の脳の機能を模倣することで、自己組織化・自己学習・並列分散処理・障害耐性などの特長をもつ「ニューラルネットワーク」です。しかしながら、従来のものは、ハイスペックなハードウェアで実行される複雑・長大なソフトウェアで、人工知能のために最適化されておらず、コンピュータのサイズは巨大で、電力消費は膨大であり、また、並列分散処理・障害耐性などの特長は限定的でした。ニューラルネットワークを基本的なハードウェアのレベルから生体の脳の構造で模倣し、ニューロン素子やシナプス素子を実装するのが、「ニューロモーフィックシステム」です。しかしながら、従来のものは、人工知能としての最適化が不十分で、上記の特長は完全には得られていませんでした。この原因は、(1) 大規模な模倣回路やメモリスタ（可変抵抗素子）を使うため、DC電流・過渡電流が大きく、電力消費が大きい (2) 大規模なシナプス素子の結合強度の制御回路を使うため、サイズが大きい ということによります。

＜研究の目的＞

　そこで、本研究では、ニューロモーフィックシステムにおいて、(1) 模倣回路やメモリスタ（可変抵抗素子）の代わりに、メムキャパシタ（可変容量素子）を用いるため、DC電流が無く、過渡電流も減り、電力消費が大幅に減る (2) シナプス素子の結合強度の制御回路の代わりに、自律局所学習を用いるため、サイズが小さい ということを目的とします。

＜メムキャパシタ＞

　メムキャパシタは、印加電圧の履歴によりキャパシタンスが変化する回路素子です。本研究では、強誘電体キャパシタを用いることで、構造を単純なものとし、Bi_3.25La_0.75Ti₃O₁₂(BLT)の薄膜の液相プロセスを用いることで、作製プロセスも単純なものとしており、将来の高集積化が容易となります。ここでは、クロスバー型でメムキャパシタを作製し、印加電圧の履歴により強誘電体キャパシタの自発分極が変化することで、キャパシタンスが変化する回路素子を実現しています。

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(a) デバイス構造

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(b) 強誘電体特性

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(a) 学習フェーズ

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(c) 動作点解析

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(b) 推論フェーズ

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(d) 実際の写真

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(a) 実際の写真

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(b) システムの構成

ニューロモーフィックシステム

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連想記憶の実験結果

　

＜研究の意義と今後の展開＞

　従来の人工知能では、たとえば、いま最も有名なコグニティブシステムは、サイズは冷蔵庫10台ほど、電力消費は数百kWと言われています。本研究の基本的な成果をもとに、同様の機能のシステムを構築することを想定すると、サイズはLSI 1チップ、電力消費は20W程度と、劇的なコンパクト化・低電力消費が期待できます。SDGs・Society 5.0において、世界的なエネルギ危機を回避し、IoTにおいて、各々の機器へ搭載することが可能となります。なお、先行研究として、メモリスタと外部学習を用いるニューロモーフィックシステム（M. Prezioso, Nature, 521, 61, 2015）と比較すると、本研究で同様の機能が、低電力消費のメムキャパシタと、外部学習なしの局所自律学習で、実現できています。

 

【画像について】

図に使用した写真等のデータがあります。使用の際は以下からダウンロードください。

https://www.ryukoku.ac.jp/_test/datak/2021kimura/

ユーザー名：：ryukoku

パスワード：zC3sqdM8

※クレジットには「龍谷大学提供」と記載いただきますようお願い申しあげます。

　

 

【問い合わせ先】

 

＜研究に関する問い合わせ先＞　

龍谷大学 先端理工学部 電子情報通信課程・教授　木村 睦

E-mail：mutsu@rins.ryukoku.ac.jp

 

＜担当部局＞　

龍谷大学 研究部（瀬田） 担当者　佐藤 和叶

Tel：077-543-7548

E-mail：setaken@ad.ryukoku.ac.jp

【本件のポイント】

• 大津税務署酒類指導官が講師となり、酒税法や酒類行政について龍谷大学農学部生にオンライン講演
• 農学部は2017年度に「清酒・ビール及び果実酒製造免許」を取得し、教員・学生が酒類に関する研究を推進中
• 酒税・酒類行政について、学生の興味を醸成し今後の就職活動や進路選択に役立たせることがねらい

【本件の概要】

　龍谷大学農学部資源生物科学科（滋賀県大津市）は、正課授業「発酵醸造学Ⅱ」（担当教員：島 純 教授）において、大津税務署　酒類指導官　清水 英智 氏を講師にお招きし、酒税・酒類行政についてオンライン講演を実施いたします。

　本学農学部は、2017年度に「清酒・ビール及び果実酒製造免許」を取得し、微生物科学研究室や応用微生物学研究室の教員・学生が、酒類に関する研究を行っています。酒類の製造には、微生物や発酵が大きく関わっており、製造にあたっては、酒税・酒類行政について十分に理解しておく必要があります。

　今後の研究活動はもちろん、一般的な税金制度や国税局・税務署の仕事などを知ることで、今後の進路についても考える機会にいたします。

１．日時　2021年9月7日（火）11:00～12:30（90分）

２．場所　龍谷大学瀬田キャンパス9号館3階317研究室

　　　　　※当該研究室より講師が講演を配信します。学生はオンラインで視聴します。

３．講師　大津税務署　酒類指導官　清水 英智 氏

　　　　　税務広報広聴官　竹内 真紀子 氏

４．内容　11：00～12：00　酒税・酒類行政について（酒類指導官　清水 英智 氏）

　　　　　12：00～12：20　税の役割と税務署の仕事（税務広報広聴官　竹内 真紀子 氏）

　　　　　12：20～12：30　質疑応答

問い合わせ先：龍谷大学 農学部教務課　　　担当：森本　　　　　Tel 077-599-5601

　　　　　　　大津税務署 税務広報広聴官　担当：高垣・竹内　　Tel 077-524-1111

【本件のポイント】

• 龍谷大学経営学部藤岡ゼミナールが餃子の専門店 福吉と共同開発したオリジナル餃子「ぶどう山椒餃子」を9月10日（金）から販売開始
• 市場分析、ターゲット設定、コンセプト開発、パッケージデザインなどのマーケティング活動に学生が取り組む
• 和歌山県有田川町との「ぶどう山椒の発祥地を未来へつなぐプロジェクト」の一環として餃子の売上の1割をぶどう山椒の苗木購入資金にあて、産地存続を目指す

【本件の概要】

　経営学部藤岡ゼミナールと餃子の専門店 福吉は、和歌山県有田川町のぶどう山椒を使ったオリジナル餃子「ぶどう山椒餃子」を開発し、9月10日（金）から販売を開始します。

　「ぶどう山椒餃子」の構想は、農学部と経営学部の学生が共同で取り組んだ、藤岡ゼミナールオリジナル商品「芳醇ぶどう山椒スパイスミックス（辣）」のレシピ開発および試作会の中から生まれたものです。その後、餃子の専門店 福吉の協力のもと、藤岡ゼミナールの学生が餃子市場の分析、ターゲット設定、コンセプト開発、パッケージデザインなど一連のマーケティング活動に取り組んでまいりました。

　ぶどう山椒には発汗作用や整腸作用があり、スパイシーさと上品な香りが特徴的なこれまでにはないユニークな餃子となりました。今後は、餃子の専門店 福吉のメニューの１つとして提供される他、インターネットや深草地域のイベントなどで販売していく予定です。

　また、「ぶどう山椒餃子」の売上の1割は、2019年より和歌山県有田川町と連携して取り組んでいる「ぶどう山椒の発祥地を未来へつなぐプロジェクト」の一環として、ぶどう山椒の苗木購入資金にあて、産地存続を目指します。「ぶどう山椒餃子」の販売を通じて、山椒になじみがない層にも「ぶどう山椒」の新たな魅力を体感してもらい、そしてその産地である有田川町を知るきっかけとなることを期待しております。

＜販売開始日＞　2021年9月10日（金）～

＜場　　　所＞    餃子の専門店 福吉 京都本店の店頭およびインターネットにて販売

＜販 売  商 品＞  「ぶどう山椒餃子」

＜価　   　 格＞ 　5個 480円（税抜）

問い合わせ先：株式会社　時代屋　（担当者：井上）

　　　　　　　075-645-5195　jidaiya@jidaiya-kyoto.net

　　　　　　　龍谷大学　経営学部教務課 （担当者：山内）

　　　　　　　075-645-7895    webmaster@biz.ryukoku.ac.jp

2021年度後期の国際学部生向け時間割表です。

学科および入学年度により内容が異なりますので、ご自身の対象学科・年度のファイルを確認してください。
授業の実施形態および実施教室については、随時変更となりますので「MY時間割」から確認してください。

●国際文化学科2021年度入学生用

●国際文化学科2019～2020年度入学生用

●国際文化学科2015～2018年度入学生用

●グローバルスタディーズ学科2021年度入学生用

●グローバルスタディーズ学科2019～2020年度入学生用

●グローバルスタディーズ学科2015～2018年度入学生用

2021年度後期　国際学部開講科目　レベル別授業実施形態一覧（予定）