非同期パルス符号多重通信を用いた無線スパイキングニューラルネットワークの実装 <Abstract> 本稿では，WiBIC (Wireless Brain-Inspired Computing) による手書き数字認識システムを実装する．無線通信方式として非同期パルス符号多重通信 (Asynchronous Pulse Code Multiple Access，APCMA) を適用することで，スパイキングニューラルネットワーク (Spiking Neural Network，SNN) の発火時刻特性を維持したままスパイク情報の伝達を行う．SNN はスパイクタイミング依存可塑性 (Spike-Timing-Dependent Plasticity，STDP) と競合学習による教師なし学習モデルに基づいて設計する．また，入力の時間間隔を調整することで，パルス密度を変化させ，APCMA の誤検出率とシステムの性能の関係を評価する．実験結果から，誤検出が無視できる範囲では WiBIC システムは元来のSNN の学習能力を損なうことなく無線空間で実現することができ，誤検出率が 10 % を超えると WiBIC の動作特性が急激に劣化することが示された．実装したシステムは，MNIST データセットに対して分類精度 80.7 % を達成した． |