銀／硫化銀ナノ粒子によるランダムネットワークを用いた革新的脳型デバイスへの挑戦

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K22114
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分28:ナノマイクロ科学およびその関連分野
• 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)
• 研究期間 (年度): 2019-06-28 – 2021-03-31
• キーワード: リザバー / ランダムネットワーク

研究成果の概要

人工知能（AI）が非常にホットな話題として注目を浴びている。人工知能をソフトウェアで達成しようとするプロジェクトは多く見受けられるが、デバイス作製などハードウェアで達成しようとする取り組み（脳型ハードウェア）はこれまでにほとんどなされてこず、小型で消費電力が小さくかつ人間の脳と同程度のプロセッシング能力のあるコンピュータの開発が急務である。ランダムネットワークは人工ニューラルネットワーク演算の消費電力を下げると期待されており、研究を行った。

自由記述の分野

ソフトコンピューティング

研究成果の学術的意義や社会的意義

定化されたAg/Ag2Sコアシェルナノ粒子を凝集させて作った電気デバイスで、ニューロモルフィックな学習スイッチング動作（可塑的メモリ動作）を調べた。チオールには分極性の高いアリルメルカプタンを用いた。Ag/Ag2Sコアシェルナノ粒子を、二層修正Brust-Schiffrin法を用いて合成した。XPSで同定したところAg/Ag2Sコアシェルナノ粒子は、Ag-SおよびAg-S-R結合状態を示したことからAgイオンの酸化還元反応によるスイッチングが可能であることが分かった。リザバー演算の基本的ベンチマークタスクにより、Agナノ粒子を凝集させたデバイスはリザバー素子として働くことが実証できた。