スパイク発振器ネットワークに基づく群知能回路の開発

2021年度では、主として以下に関する研究を進めた。 (1) スパイク発振器ネットワークのダイナミクスに基づく粒子群能最適化手法(OSNN)の改良手法を提案し、アルゴリズムの簡素化を実現した。これまでのOSNNでは、探索粒子を構成する各スパイク発振器(発振器)のスパイク条件及び、スパイク時の内部状態のリセットの処理が複雑となっており、回路実装時の回路が複雑化する要因の一つとなっていた。提案した改良モデルでは、スパイク条件とスパイク時の内部状態のリセットの処理を簡素化し、その制御パラメータ数の低減も実現した。さらに、改良したモデルの発振器を多数用意し、ネットワーク化させた発振器ネットワーク(OSNN)を構築し、様々なベンチマーク問題に対して探索性能の評価を行い、これまでのモデルの探索性能とほとんど性能が変わらないことと、標準的な粒子群最適化法よりも高い探索性能を有していることを明らかにしている。 (2) (1)で提案したOSNNのモデルの探索粒子群に対して、発振器同士の同期・非同期的な振る舞いの解析を実施した。OSNNでは、解空間の各次元上を探索する発振器同士でネットワークを構築する。各発振器は、スパイク条件を満たしたときに自己発火とその内部状態のリセットを行い、他の発振器にスパイク信号を送る。スパイク信号を受信した発振器は、強制発火し、その内部状態をリセットする。このような相互作用により発振器同士は、同期・非同期的な振る舞いをとる。本研究では、制御パラメータがこの同期現象への影響について解析を行い、OSNNのモデルにおける発振器ネットワークが同期・非同期的な振る舞いをとるパラメータ条件を明らかにした。 今後は、(2)の理論解析結果に基づいて同期・非同期的な振る舞いが探索性能に与える条件を解析することと、(1)の群知能回路の設計と実装を行っていく。