| 研究課題/領域番号 |
21H01794
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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29010:応用物性関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 (2023)
東京大学 (2021-2022) |
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研究代表者 |
横内 智行 国立研究開発法人理化学研究所, 創発物性科学研究センター, ユニットリーダー (20823389)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2021年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
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| キーワード | スキルミオン / ニューロモルフィックデバイス / 物理リザバー / リザバーコンピューティング / 電流誘起スピンダイナミクス / ニューロモルフィック / 非線形ダイナミクス / ニューラルネットワーク / スピントロニクス / トポロジー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習が様々なタスクで高い性能を示すことが明らかになり、学術と経済の両面から重要性が高まっている。一方従来のデバイスでは消費電力や速度の面で課題が多い。その解決のため、物理系における非線形応答を用いるニューロモルフィックデバイスの研究が行われている。本研究では、「スキルミオン」と呼ばれるトポロジカル磁気構造に着目し、その非線形応答の特性を解明するとともに、実際にデバイスを作成し、計算性能を評価する。そして、スキルミオンのもつ物理特性と性能の関係を系統的に調べ、ニューロモルフィックデバイスの高性能化・実用化へむけた新たな指針を得ることを目指す。
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| 研究実績の概要 |
2022年度までの研究で、時間依存した磁場を印可した際のスキルミオンダイナミクスが、ニューロモルフィックデバイスの一種である物理リザバーデバイスに適したダイナミクスを示すことを明らかにし、実際にスキルミオン物理リザバーデバイスを用いて手書き文字認識という実用的なタスクができることを実証した。
一方で、上記の研究で用いたデバイスでは、異なる値の静磁場を印加したデバイスを大量に用意する必要があるという欠点がある。そこで、2023年度は、この欠点を克服したデバイスの作成と評価に取り組んだ。具体的には、磁気カー効果顕微鏡により、スキルミオン薄膜における局所磁場を測定することで、一つの静磁場の値で、リザバー計算を実現できることを明らかにした。将来的には、磁気トンネル接合素子により、局所磁場を読み取ることで、デバイス化が可能であると考えられる。
加えて、スキルミオン物理リザバー計算デバイスに最適な構造・物質の探索にも取り組んだ。これまで、本研究課題では薄膜における二次元スキルミオンを対象にしてきた。一方で、物理リザバー計算に複雑性が重要という観点からは、バルク物質における３次元スキルミオンをリザバー計算に用いると、スキルミオンが持つ三次元的な自由度により、複雑性が向上し、物理リザバー計算の性能が向上すると予想される。そこで、バルクスキルミオン物質においても、物理リザバー計算が可能であるかを検証した。
加えて、2022年度に発見した、反強磁性体における非線形伝導現象の起源の解明にも引き続き取り組んだ。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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