Project/Area Number |
23K23168
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 28020:Nanostructural physics-related
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Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
Principal Investigator |
田中 啓文 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (90373191)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田向 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (90432955)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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Keywords | マテリアル知能 / ロボット応用 / 非線形ノード / インマテリアル演算 / リカレントニューラルネットワーク |
Outline of Research at the Start |
ナノマテリアルのランダムネットワーク中で、入力信号を化学ダイナミクスにより変調させた場合に、なぜ低消費電力AI演算素子である「マテリアルリザバー」デバイスとして機能するのかを解明する。特に①「ソフトウェアで使われるノードの非線形関数とマテリアルのそれでは全く関数が異なるが、なぜAIハードウェアとして学習予測が可能なのか」を解明し、②「どのような材料系がマテリアルリザバーに適しているのか」を得る。本課題ではこの2点の疑問点を中心に、特性に寄与する材料の化学ダイナミクスの種類・非線形性、AI演算能力に有効なパラメータを探る。また得られた結果に基づきシミュレーションを行い、最適マテリアルを探索する。
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