論文・特許クラスター分析を用いた脳型AIアクセラレータの学術研究・技術開発動向調査

Investigation of Academic Research and Technology Development Trends of Brain-Inspired AI Accelerator Using Paper and Patent Cluster Analysis

佐々木　達郎

論文、特許、科学技術イノベーション、クラスター分析、脳型AIアクセラレータ

2022年7月20日

政策研究大学院大学 科学技術イノベーション政策研究センター

2022年 第2号

http://doi.org/10.24545/00001884

政策研究大学院大学 科学技術イノベーション政策研究センター ワーキングペーパー

　脳型AIアクセラレータに関連する論文4,426件と特許929件を抽出し、タイトル・アブストラクト等のテキストデータを用いたクラスタリング分析による可視化を行った。【ニューロモーフィック】を中心としてその周囲に【リザバー・コンピュータ】【ニューラル・ネットワーク・アクセラレータ】【可変抵抗型メモリ・素子】の領域が存在していることが明らかになった。
　論文数が2012年以降に急激に増加を見せており、なかでも「生物的シナプス模倣デバイス」「スパイクタイミング依存可塑性デバイス」「ニューロモーフィック・デバイス」「PRAMトランジスタ・デバイス」「低消費ニューラル・ネットワーク・アクセラレータ」の領域では論文数に加えて研究機関数・研究者数も増加していた。近年になって研究が活発に進んでいることが確認された。
　特許出願が増加し始めたのは2017年以降であり、「ニューラル・ネットワーク・アクセラレータの信号処理」や「シナプス荷重調整」に集中している。出版されている論文数と比較して特許出願数が低く、個々の研究領域が独自のトピックを有することから、各研究領域で互いに独立して基礎的な理解を深めている段階と考えられる。特許出願が進んでいる信号処理等の技術は新製品の機能を直接発現するものではなく、研究を進める上で必要な基盤的な特性を持つ技術と考えられる。
　2020年の脳型AIアクセラレータの研究分野においては、基礎的な理解と基盤技術の開発を盛んに進めている段階であり、将来エッジコンピューティング等の社会実装に直結する製品と接続が確認できれば経済効果算出のシナリオ作成に貢献すると考えられる。