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公開番号2023128729
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-09-14
出願番号2022033282
出願日2022-03-04
発明の名称演算処理装置
出願人国立大学法人九州工業大学
代理人個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20230907BHJP(計算;計数)
要約【課題】空間内で生じた事象の情報と空間情報の相関関係を学習するための知的処理をハードウェアとして効率的に実装する演算処理装置を提供する。
【解決手段】演算処理装置は、所定の広がりを有する空間内で生じた事象に関するデータを記憶するメモリブロックを複数有し、さらに演算回路と制御回路を有し、前記メモリブロックは、空間情報と相関を有する異なる事象に関するデータを記憶し、また前記演算回路は、前記メモリブロックに記憶されたデータに関して、空間内の所定領域に含まれるデータに対して所定の演算処理を実行し、さらに演算処理完了後に、前記空間情報と相関を有する異なる事象に関するデータの一部または全部を演算処理結果として出力することを特徴とする。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
所定の広がりを有する空間内で生じた事象に関するデータを記憶するメモリブロックを複数有し、さらに前記データに対して所定の演算を実行する演算回路と、メモリブロックに保持されたデータの読み出しと書き込み、および演算回路における演算処理を制御する制御回路を有する演算処理装置であって、
前記メモリブロックは、空間情報と相関を有する異なる事象に関するデータを記憶し、また前記演算回路は、前記メモリブロックに記憶されたデータに関して、空間内の所定領域に含まれるデータに対して所定の演算処理を実行し、さらに演算処理完了後に、前記空間情報と相関を有する異なる事象に関するデータの一部または全部を演算処理結果として出力することを特徴とする演算処理装置。
続きを表示（約 760 文字）【請求項２】
前記演算処理は、所定領域で分布を有する重みデータの加算処理、または加減算処理であることを特徴とする請求項1に記載の演算処理装置。
【請求項３】
前記演算回路は、メモリブロックの各メモリセル内に構成されることを特徴とする請求項１又は２に記載の演算処理装置。
【請求項４】
前記演算回路は、メモリブロックの外部に構成されることを特徴とする請求項１又は２に記載の演算処理装置。
【請求項５】
前記制御回路は、演算対象となる所定領域の位置情報に関する制御信号をメモリブロックに入力し、さらに前記制御信号が入力されたメモリブロックは、所定領域に含まれる隣接するメモリブロックに制御信号を入力し、前記制御信号が入力されたメモリブロックにおいて、前記演算回路によって、メモリブロックに保持されたデータに対する演算処理を行う制御を実行することを特徴とする請求項1から３のいずれかに記載の演算処理装置。
【請求項６】
前記制御回路は、メモリブロックから、所定領域に含まれる事象に関連するデータを読み出し、さらに前記演算回路により演算処理を実行し、さらに演算処理の実行後に演算結果をメモリブロックの同一の所定領域に書き込む制御を実行することを特徴とする請求項1、２又は４に記載の演算処理装置。
【請求項７】
前記所定領域で分布を有する重みデータは、中心位置から単調に減衰する分布を有することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の演算処理装置。
【請求項８】
事象に関するデータは、視覚情報、音声認識情報、触覚情報、嗅覚情報に関するデータであることを特徴とする、請求項１から７のいずれかに記載の演算処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の演算処理を実行するために好適なメモリ回路および演算回路を有する演算処理装置に関するものである。
続きを表示（約 2,600 文字）【背景技術】
【０００２】
生物における知的処理をモデル化し、ロボットなどの制御に応用する研究が盛んに行われている。例えば非特許文献１では、げっ歯類の海馬の記憶機能をモデル化し空間認識システムに応用したRatSLAMアルゴリズムとして、カメラからの視覚情報と自己位置をヘブ則によって学習し、視覚情報と自己位置の相関関係を記憶することで高度な空間認識を可能とすることが報告されている。また特許文献１では、自己位置推定アルゴリズムの一種であるSLAMの実装方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開平２０２１－７７３５３
【非特許文献】
【０００４】
Milford Michael J., et al., “RatSLAM: A hippocampal model for simultaneous localization and mapping,” IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004.
Joseph Redmon, Ali Farhadi, “YOLOv3: An Incremental Improvement,” arXiv:1804.02767v1, 2018.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記のような視覚情報と自己位置の相関関係を記憶することで高度な空間認識を行うためには、学習に膨大な記憶容量を必要とし、ハードウェア実装を行うことが困難である。すなわち、前記処理をハードウェア実装するためには、空間内に配置されたオブジェクトに関する視覚情報を自己の位置情報と関連付けて記憶するための記憶装置を必要とする。またこの際、空間位置に曖昧性を持たせるために、所定位置を中心として、所定の広がりを有する範囲内に前記空間内に配置されたオブジェクトに関する視覚情報を記憶することが望まれる。
【０００６】
この際、ハードウェア実装に使用可能なリソースには限りがあるため、前述した空間内に配置されたオブジェクトに関する視覚情報を含む事象の情報と、自己の位置情報を関連付けた情報を、効率的に符号化し記憶する必要がある。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、空間内で生じた事象に関する情報と自己位置の相関関係を学習する知的処理を含む、所定の演算処理を実行するために好適なメモリ回路および演算回路を有する演算処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の演算処理装置は、所定の広がりを有する空間内で生じた事象に関するデータを記憶するメモリブロックを複数有し、さらに前記データに対して所定の演算を実行する演算回路と、メモリブロックに保持されたデータの読み出しと書き込み、および演算回路における演算処理を制御する制御回路を有する演算処理装置であって、前記メモリブロックは、空間情報と相関を有する異なる事象に関するデータを記憶し、また前記演算回路は、前記メモリブロックに記憶されたデータに関して、空間内の所定領域に含まれるデータに対して所定の演算処理を実行し、さらに演算処理完了後に、前記空間情報と相関を有する異なる事象に関するデータの一部または全部を演算処理結果として出力することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、空間内で生じた事象の情報と空間情報の相関関係を学習するための知的処理をハードウェアとして効率的に実装することが可能となる。また、演算回路をメモリ素子の近傍に構成した場合、読み出し・書き込み配線を駆動するために必要となる電力消費量を削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
第1実施形態における演算処理装置のブロック図。
第1実施形態における海馬-嗅内皮質モデルの概略図。
第１実施形態における事象ごとの重み情報の記憶に関する図。
第1実施形態における重み分布の例を示す図。
第1実施形態における重み分布の値の例を示す図。
第1実施形態における重み情報の加算に関する図。
第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
第1実施形態における演算回路の構成図。
第1実施形態における事象種別検出装置および空間位置検出装置の図。
第1実施形態における処理のフローチャート。
第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
第２実施形態における演算処理装置のブロック図。
第２実施形態におけるメモリ演算回路の構成図。
第２実施形態におけるメモリ演算ブロックの構成図。
第２実施形態におけるメモリ演算素子の構成図。
第２実施形態におけるメモリ演算回路の座標指定方法。
第２実施形態における処理のフローチャート。
第２実施形態における加算処理のタイミングチャート。
第２実施形態における加算処理のタイミングチャート。
第２実施形態におけるメモリ回路に記憶した値の例。
第２実施形態におけるメモリ回路に記憶した値の例。
第３実施形態における演算処理装置のブロック図。
第３実施形態における演算処理装置のブロック図。
第３実施形態における演算回路の構成例。
第３実施形態におけるメモリ演算素子の構成図。
第３実施形態における減算処理のタイミングチャート。
第４実施形態におけるメモリ回路の構成図。
第４実施形態におけるメモリ演算ブロックの構成図。
第２実施形態における変形例の演算処理装置のブロック図。
第２実施形態における変形例のメモリ演算ブロックの構成図。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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