脳型情報処理プロジェクトでは, 人工知能研究とは異なるアプローチから 「人間のように知的なもの」を実現することを目標とし, 人間の脳を手本とした新たなモデルを構築する研究を開始した。
知識表現の単純な記号化を避けるため, 従来は明示的に与えられてきた その構造や学習方法などをシミュレーションを通じて発見することを, 当初の目標と設定し, 忠実な神経モデルに基づく神経網のシミュレーションを行っていく。
昨年度は, 大規模な神経網を扱うことができ, 効率的な並列処理が可能 なシミュレータを開発した。
今年度は, 作成したシミュレータによる神経網シミュレーションを 行っている。 また それと同時に, シミュレーションに用いる神経網モデルの 初期構造を決定するために GA を導入し, 良い知識表現を包含しうる 神経網モデルの構造を模索している。
また, シミュレータの評価および更なる高速化のため, Cenju-4 への並列化実装を行った。