特許7926756IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

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。

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、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。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

目的を達成するために、本発明の演算処理装置は、複数のメモリブロックから構成され、それぞれのメモリブロックに独立にアクセスすることにより、データに並列にアクセスすることが可能なメモリ回路と、前記データに対して所定の演算処理を実行する演算回路と、前記メモリ回路に保持されたデータの読み出しおよび書き込みと、前記演算回路における演算処理を制御するための制御回路と、を備えた演算処理装置であって、前・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、空間認識や物体認識などの知的処理をハードウェア実装する際に、演算処理において必要となるデータの複数の組み合わせに関して並列に読み出し処理および書き込み処理を実行することができるため、ロボットの制御などに必要な知的処理を高速に実行することが可能となる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 第1実施形態における演算処理装置のブロック図。
【図2】 第1実施形態における海馬-嗅内皮質モデルの概略図。
【図3】 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。
【図4】 第1実施形態における重み分布の例を示す図。
【図5】 第1実施形態における重み分布の値の例を示す図。
【図6】 第1実施形態における重み情報の加算に関する図。
【図7】 第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
【図8】 第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
【図9】 第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
【図10】 第1実施形態における演算回路の構成図。
【図11】 第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
【図12】 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。
【図13】 第1実施形態における処理のフローチャート。
【図14】 第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
【図15】 第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
【図16】 第1実施形態におけるメモリ回路の構成図。
【図17】 第２実施形態における演算処理装置のブロック図。
【図18】 第２実施形態における演算回路の構成図。
【図19】 第３実施形態における演算処理装置のブロック図。
【図20】 第３実施形態における畳み込みニューラルネットワークの構成図。
【図21】 第３実施形態におけるメモリ回路の構成図。
【図22】 第３実施形態における積和演算回路の構成図。
【図23】 第３実施形態におけるメモリ回路の構成図。

代表図 図1本件の代表的な図

１００、２００、３００ 演算処理装置 １ メモリブロック ２ メモリ回路 ３、３５ 演算回路 ４、３９ 制御回路 ５、６、１７、２３、４３ 入力ポート ７、１８、２４、４５ 出力ポート ８ 場所細胞 ９ キュー細胞 １０ 連結細胞 １１ エージェント １２～１５ 空間内の位置 １６ 重み分布 １９ 加算器 ２０～２２、４１、４２ レジスタ ２５ 事象種別検出装置 ２６ 空間位置検出装置 ２７～３４ 処理項目 ３６ 加減算器 ３７ 積和演算回路 ３８ 後処理回路 ４０ 乗算器 ４４ 累算器

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