研究課題/領域番号 |
23K23168
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分28020:ナノ構造物理関連
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研究機関 | 九州工業大学 |
研究代表者 |
田中 啓文 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (90373191)
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研究分担者 |
田向 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (90432955)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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キーワード | マテリアル知能 / ロボット応用 / 非線形ノード / インマテリアル演算 / リカレントニューラルネットワーク |
研究開始時の研究の概要 |
ナノマテリアルのランダムネットワーク中で、入力信号を化学ダイナミクスにより変調させた場合に、なぜ低消費電力AI演算素子である「マテリアルリザバー」デバイスとして機能するのかを解明する。特に①「ソフトウェアで使われるノードの非線形関数とマテリアルのそれでは全く関数が異なるが、なぜAIハードウェアとして学習予測が可能なのか」を解明し、②「どのような材料系がマテリアルリザバーに適しているのか」を得る。本課題ではこの2点の疑問点を中心に、特性に寄与する材料の化学ダイナミクスの種類・非線形性、AI演算能力に有効なパラメータを探る。また得られた結果に基づきシミュレーションを行い、最適マテリアルを探索する。
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