我々は、脳型集積回路の実現にむけたアナログセルラニューラルネットワークの研究開発を行っている。隣接ニューロンのみ接続するため集積回路の作製に適するが、ニューロン毎のシナプス数が少なく検討が必要である。ここではモデリングとシミュレーションにより、文字再生に適切なネットワーク構造を探索している。現在、周囲8方向との双方向接続で、複数の文字を同時に学習することが可能となっている。今回、実際のシナプスデバイスの特性を考慮したシミュレータに改良したことにより、関連する設計パラメータを容易に決定することができるようになった。これらの成果は、ハードウェアでの作製と設計の効率化に寄与している。