| 研究課題/領域番号 |
21K14527
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
宇佐美 雄生 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 助教 (60878437)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | マテリアルリザバー / データ拡張 / 電気化学演算素子 |
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| 研究実績の概要 |
近年脳機能の動作原理をナノ材料ネットワークの電荷移動を用いて模倣し、効率的な演算処理を行うシステムが注目されている。電気化学現象は脳内の神経回路の信号伝達に用いられており、ナノ材料を用いた演算システム駆動に向けた有力な候補である。前年度までの研究により、大気環境中におけるナノマテリアルの電荷移動の活性化は大気中からの湿気の影響でイオン由来の電荷移動が促進されたことに起因することわかり、これを用いることで高い演算性能が発揮されることを明らかにした。そのため2022年度では、外部から注入されたイオン由来の伝導によって駆動する演算素子の性能向上を目指し、①入力信号へのノイズ注入による演算性能向上及び②演算素子をデータ拡張素子に用いてニューラルネットワークと組み合わせた高演算機能化を行った。
①入力信号に摂動を与えると学習結果が向上するという報告は、ソフトウェアシミュレーションによって多くなされているものの、ナノマテリアルを用いた演算ハードウェア素子では検討されていなかった。本研究では検討材料として酸化鉄とビスマス－チタン酸化物の複合体ナノ粒子を作製し、水中下でリザバー演算素子として動作させ、演算性能を入力ノイズの有無で比較した。
②データ拡張は機械学習の性能向上に用いられ、元データを変形してデータ数を仮想的に増やす手法である。ソフトウェアを用いた機械学習における分類性能向上に必須を手法であるため、本研究ではデータ拡張を演算ハードウェア素子で表現可能かどうか、演算素子にポリアニリンスルホン酸を用いて音声分類及び画像分類を用いて検討した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
①電気化学インピーダンス計測の結果、酸化鉄とビスマス－チタン酸化物の複合体ナノ粒子は大気下では電流が流れないものの、水中下でイオン伝導を示すことが明らかになった。リザバー演算素子の代表的なベンチマークタスクである波形生成タスクを実施し、正弦波の入力電圧にホワイトノイズを印加した結果、正弦波の1%以下の信号強度のホワイトノイズを印加した際に波形生成精度が向上し、0.3%の時に精度が最大となった。ソフトウェアシミュレーションにおいても0.25%の時に最大値をとるため、マテリアルの種類にかかわらずノイズ中によって演算性能が向上すると考えられる。
②ポリアニリンスルホン酸をデータ拡張に用い、音声及び手書き文字による0から9までの10種の数字の分類を行った。演算素子によるデータ拡張を用いることで音声、手書き文字の両方で分類性能が向上し、確かにマテリアルを用いたデータ拡張が機能していることを明らかにした。
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| 今後の研究の推進方策 |
イオン由来の電気伝導を用いた様々な形態の演算ハードウェア素子構築への可能性を探るため、イオン伝導を有する他のマテリアルの演算素子を作製し、これまで検討してきたマテリアルと演算性能比較を行う。さらにイオン伝導と演算性能との関係を調べるため、マテリアル内部のイオンの量を系統的に変化させ、演算性能との相関を検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍により予定していた出張の一部がオンライン開催となったため。研究遂行に必要な消耗品購入に使用する予定である。
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