Construction of Physical Reservoir Consisting of Nano Material Network

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K22877
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Akai-Kasaya Megumi 大阪大学, 理学研究科, 教授 (50437373)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2022-03-31
• Keywords: カーボンナノチューブ / ポリ酸分子 / ニューラルネットワーク / リザバー計算 / ランダムネットワーク / ニューロモルフィック

Outline of Final Research Achievements

Molecular neuromorphic devices are composed of a random and extremely dense network of single-walled carbon nanotubes (SWNTs) complexed with polyoxometalate (POM). Such devices are expected to have the rudimentary ability of reservoir computing (RC), which utilizes signal response dynamics and a certain degree of network complexity. In this study, we performed RC using multiple signals collected from a SWNT/POM random network. The signals showed a nonlinear response with wide diversity originating from the network complexity. The performance of RC was evaluated for various tasks such as waveform reconstruction, a nonlinear autoregressive model, and memory capacity. The obtained results indicated its high capability as a nonlinear dynamical system, capable of information processing incorporated into edge computing in future technologies.

Free Research Field

表面科学, 有機バイオエレクトロニクス, ニューロモルフィック素子

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ソフトとしてもハードとしても、次世代の技術として、”脳”の持つ機能を応用につなげようという機運が大きく高まっています。脳の構造を模したニューラルネットワーク人工知能(AI)の構造を素子や物質で作り、より身近でその情報処理を行おうとするエッジコンピューティング技術の開発が重要視されています。ナノマテリアルで構成される物理的な貯留層は、ますます重要になるエッジAIのために、低コスト、低消費電力、および高度に統合されたハードウェアデバイスを備えたコンピューティングシステムになる可能性があります。