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高次脳機能を発現させる神経回路網型コンピューティングを実装するためのニューロモルフィックチップを構成する基幹素子を開発する。クロスバーアレイの交差点に配置される多入出力シナプス素子として、酸素空孔分布のトポロジー制御を動作原理とするメモリスタ構造を実現する。素子の作製と評価を行ったのち、二次元データの連合学習機能の実証を目指す。
深層学習に基づくデータ処理の利用が非常な勢いで普及しつつある。深層学習の計算処理の高速化と低消費電力化を目的として、非ノイマン型のコンピュータによる多層神経回路網の実装が試みられている。本研究はそのための基幹的な役割を果たす集積回路素子を開発することを目指す。本研究の成果により、AI技術の一層の発展がもたらされることが期待される。
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