| 研究課題/領域番号 |
19H02545
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分28020:ナノ構造物理関連
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| 研究機関 | 横浜国立大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2020年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2019年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | 単電子回路 / リザーバコンピューティング / ニューラルネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
単電子回路について、長らく熱雑音，ゆらぎ，素子間配線数の増大が弱点かつ問題となっている。これまでに応募者は、単電子回路へのニューラルネットワーク（NN）モデル実装の研究を進め、雑音・ゆらぎ利用能力付与の可能性を明らかにしてきた。本研究では、近年注目されているNNモデルの一つであるリザーバコンピューティングモデルの概念を導入し、特に配線数についての問題解決（配線数の削減）を狙う。具体的には、これまでの「単電子回路＋NN」研究の知見を活かし、配線数の削減，動作理論の構築，学習機能の実装等を課題に据え確認・解明を進める。
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| 研究成果の概要 |
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。
本研究において、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）、および雑音利用を解決することができる新しい単電子情報処理の仕組みの構築を目指し、その可能性を見出すことができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では特に、回路の大規模化で大きな問題となる配線数について、リザーバコンピューティングを実装することで課題解決と情報処理の両立が可能なことを見出したことが大きいと考える。
今回は単電子回路を対象として、その可能性について研究を遂行したが、他のナノ・量子デバイスや、いわゆる半導体集積回路においても同様の手法が取れる可能性があり、回路の大規模化に伴う配線数の増加に悩まされる情報処理デバイス全般に対して、ある程度の貢献ができると言える。
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