2021 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of Physical Reservoir Consisting of Nano Material Network
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19K22877
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
赤井 恵 大阪大学, 理学研究科, 教授 (50437373)
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2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | カーボンナノチューブ / ポリ酸 / リザーバ計算 / ナノマテリアル / ダイナミクス / 多端子計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現状のニューラルネットワークベースの人工知能(AI)計算をより効率的にまた、様々な現実の状況に適合させて利用するには、PCから切り離された”フィジカルAI”の実現が将来的に求められている。近年リザバー計算と呼ばれる情報処理の枠組み特に物理系を利用する”フィジカルリザバー”研究は非常に注目を集めている。リザバー計算は小さいが複雑な応答をするリザバーと呼ばれるネットワークと,そこから少ない数の読み出し重みを学習することで情報処理が可能である。本研究の進行中にも様々な材料を利用し、リザバー計算の枠組みを情報処理に使用した研究が現在盛んになってきている。
代表者の先行研究において、本研究提案時にカーボンナノチューブ(CNT)とポリオキソメタレート(POM)分子の複合ランダムネットワークが神経細胞ニューロン発火のような信号を発生し、このPOM/CNTネットワーク自体が”リザバー”機能を持つことが示されていた。本研究では、POM/CNTネットワークを実際に作製し、ネットワークの信号の入出力応答を計測し、”レザバー”としての機能を最大限に引き出すように、ネットワーク構造を最適化し、”CNT/分子ネットワークレザバー”を物理的に実現することを研究の目的とした。
実際に提案した他端子計測装置を開発し、POM/CNTネットワークがレザバーになることを各種の性能テスト行うことで実証した。さらにメモリキャパシティ計測によってその詳細な性能を評価した。更に、溶液内の電気化学反応でも計算が可能であるということを発見した。ただCNTペーパー上にPOM溶液を滴下し乾燥させると全く非線形性もメモリキャパシティもないことが判明しし、改良としてPOM溶液とCNT分散液を混合し、超音波処理を施すという工程を加えることでレザバー計算に必要な短期記憶能力を飛躍的に改善することに成功した。
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