| 研究課題/領域番号 |
18H01471
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分21050:電気電子材料工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東京農工大学 |
|---|
研究代表者 |
白樫 淳一 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00315657)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2020年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2019年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2018年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
|
|---|
| キーワード | 人工知能 / 原子接合 / エレクトロマイグレーション / FPGA / ナノデバイス |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では、人工知能（AI）を用いて金属細線でのエレクトロマイグレーション現象を制御し、金属原子を室温で一つずつ移動させることが可能な、AIに支援された原子の移動・操作技術の開発を行った。ここで、AIがフィードバック制御型エレクトロマイグレーション（FCE）法の実験パラメータを自律知能的に決定し、原子スケールの接点構造である原子接合や原子ギャップを作製し、原子1個～数個の島電極を有する“単原子”トランジスタの実現を目指す。これより、エレクトロマイグレーションを用いてAIに支援された原子スケールデバイス技法の開拓を行い、人間の経験に頼らない、AIを利用した単一原子機能の発現・制御手法を確立した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、AIが、人間の経験的な作業に依存することなく実験的な研究活動を自律的・知能的に行うことが可能な独自システムの開発を行った。近年のAIの進歩は目覚ましく、これまで人間が経験的に行ってきた知的作業の代表格である「研究」という活動にAIを利用できるのではないか！？と仮説した。一般に、ナノスケールで発現される量子現象の観測では、実験サンプルの作製から物性測定に至るまで、その実験制御パラメータは非常に膨大となり、長時間の試行錯誤のもと、人間が経験的に当該パラメータを決定していた。この作業をAIが代替できれば、人間よりも遥かに効率的かつ精緻に実験研究の進展が期待できる。
|
