2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of single-electron reservoir compuiting
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19H02545
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
大矢 剛嗣 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (30432066)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 単電子回路 / リザーバコンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は「リザーバコンピューティング(RC)モデルを単電子デバイスに実装するための回路アーキテクチャの開発」をすることである。RCとは、近年注目を浴びているニューラルネットワーク(NN)モデルの一つである。最大の特徴は、リザーバと呼ばれる部分に含まれるニューロン間の接続や結合重みの設定法であり、一般的なNNでは十分に検討の必要があった設定・手法が不要になっている点である。究極的にはリザーバ部内のニューロン間配線はゼロでも構わないというのも回路アーキテクチャを考える際には大変魅力的である。よって、応募者のこれまでの「単電子回路＋NN」研究の知見を活かしつつRCモデルを導入することで、単電子回路研究の課題である配線数の問題と学習（シナプス結合の荷重変更）、およびこれまでの雑音・ノイズ利用を包括した新しい単電子情報処理の仕組みが完成する可能性がある。
本研究課題においては特に(i)リザーバコンピューティングモデルを基にどのように単電子回路化するのか、(ii) (i)の(配線数を抑制した)設計回路が雑音・ゆらぎ環境下で所望の動作をするか、(iii)動作した場合に、なぜ動作出来ているのかを説明できる理論の構築、(iv)学習機能の実装とそれが正常動作をするかの確認の4点について着目し研究を進めている。2022年度は2021年度に引き続き、主に(iv)について研究を進め、より実践的なオンライン学習の導入とその実現可能性を見出した。さらに、(iii)の理論構築についても検討を進めているところである。本年度の研究成果については、査読付き英語論文を2報、査読付き国際会議発表を5件、国内学会発表を12件（1件の招待講演含む）するに至った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究で主に設定している4つの課題のうち、前年度までの成果を踏まえつつ主に（iv) の学習についてさらに研究を進めることができた。加えて、(iii)の動作理論の構築についても検討を進めている。これまでに一定程度の研究成果が得られ、査読付き英語論文を2報、査読付き国際会議発表を5件、国内学会発表を12件（1件の招待講演含む）するに至ったため、おおむね順調に進展していると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度において、単電子リザーバ回路構築のための基本的な知見をある程度見出すことができた。2020年度はコロナ禍で計画の変更も余儀なくされたが初年度に続く成果を得ることができた。2021年度は学習についての検討を進め重要な知見を得ることができた。2022年度は学習についての検討の深化と、動作理論構築の検討を進めた。最終年度となる本年度はそれらを踏まえつつ、総括的に(i)～(iv)で、十分な検討に至っていない部分を中心に検討を進める。
研究成果については、引き続き英語論文や各種学会・国際会議での発表を積極的に行う。
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