ー脳型情報処理の技術で，国際的に通用する，科学的な実践的技術者・研究者の育成と貢献を目指しますー Towards contribution with our brain knowledge, information and electronic technologieis.
2022年12月13-14日に北九州市で開催された第4回ニューロモルフィックAIハードウエア国際シンポジウムで発表しました．タイトルは “Actor-Critic Reinforcement Learning Using On-Chip Trainable Multilayer SAM Spiking Neural Network” です．「オンチップ自律学習」に向けてオンチップ学習可能なSAM neural networkを強化学習に適用して，初めて学習に成功した内容の発表です．数名の研究者と有意義なディスカッションができました．また鋭意研究・開発を重ねていきたいと思います．
2022年3月初旬に開催われた電子情報通信学会のNC（ニューロコンピューティング）研究会においてオンラインで発表しました．タイトルは「SAMスパイキングニューロンモデルの頻度コーディングにおける基本特性」で，SAMニューロンモデルが頻度コーディング（発火率コーディング）と親和性が高く，これを用いることでパーセプロトンやシグモイド型ニューロンと同様な性質が得られるため，分類問題に利用可能であること．また，基本的なXORタスクに対し，シグモイド型ニューロンモデルを用いて表現した場合と同様な表現が，2-2-1の層型のSAMニューラルネット（シグモイド型のニューラルネットと同数のニューロン）で表現可能であることを示しました．
9月22日に，近隣研究室との合同ゼミを遠隔で行いました．本研究室の学生2名，他研究室の学生3名が研究の進捗について報告し，質疑応答にも的確にスムーズに答えていました．卒研中間発表が10月に行われますので，このような会でどんどんアウトプットの機会を増やして慣れていきたいと思います．
We took place a seminar with a neighbour laboratory. Two of our students and 3 of theirs were presented their research progress, and discuss their research in detail. The students were expected better presentation in the middle report in October
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3月28日に，北九州国際会議場で開かれた会議ICIAE2021で発表しました．有益なコメントを頂いたと同時に，若手研究者のご活躍やアクティビティを感じることができました．
今年度はコロナの影響でなかなか多くはできませんでしたが，3月9日に近隣研究室とのゼミを行いました．すでに卒研発表は終わっていますが，回数をこなせばこなすほど，人前で話すことが自然にできてくるようになります．引き続き研究内容に興味を持っている有志のメンバーで行いました．皆さん，落ち着いて研究内容をわかりやすく話し，議論も深めることができました．
12月21日（月）は，近隣研究室との合同ゼミを行いました．卒研生が自分の研究の進捗を報告し，質問応答を行います．今年はなかなか開催できませんでしたが，できるだけ普段からこうしたゼミを行えると，発表会本番では過度に緊張せずに自分の力が出せます．今日は，質疑応答にも的確に答えており，次にやるべきことも自ら見えてきたようです．
We took place a seminar with a neighbor laboratory on 21st Dec. Students reported their progress reports and answered questions from audiences. This year, it was very difficult to take place of this kind of seminar. But if we can practice presentations, we can present our research results without excess tension. This time, the students performed to present and answer well.
コロナ禍は，教育の過程において，沢山の仕事を増やしていますが，負けずに研究も進めております．本日は，研究成果も出ました．もう少し進めたのち，ぜひ発表・展開したい成果です．お待ちください．
3月11日に発表予定でした「SAMスパイキングニューラルネットによる関数近似の性能評価」については，コロナウィルスのために口頭発表と質疑はありませんでしたが，発表論文が掲載されることになりました．
https://onsite.gakkai-web.net/iee/data/html/general/general5.html#S1225・1226-A3 →3-085
SAMスパイキングニューラルネットによる関数近似が，これまでは学習データに対しても中間ユニット数を増やしても損失の低下が頭打ちの（下がらない）傾向でしたが，追加実験により，一般の機械学習の性質と同様に，損失が下がっていくことを示しました．強化学習への適用への可能性が確認されました．
9月27,28日，専攻科生とともに，九工大生命体工学研究科において九工大-高専連携の脳型ハードウエアに関するワークショップに参加しました．関連する先生方の研究内容に関する議論や，理研五十嵐先生によるスパコンでの脳シミュレーション，スイスチューリッヒ大学名誉教授Preifer教授のお話など，最新のお話を聞く機会に恵まれました．本研究室からも，専攻科生の村上君と本木が，SAMニューロンモデルに関する最近の活動を報告しました．本当にありがとうございました．
9月19日に，連携していただいている大分大学柴田研究室と，第4回サマースクールを行いました．今回のサマースクールでは，我々のSAMニューラルネットと強化学習に関する有益な示唆を得る事ができただけでなく，非常に興味深いテーマである，リカレントニューラルネットによるカオスダイナミクスに関する研究や，多層リードアウトを持つリザバを用いた強化学習の研究について知る事ができました．人間の知能創発という深遠なテーマに関して考えることができ，また気持ちを新たに，研究・開発を進めていきたいと思いました．どうもありがとうございました．
