2022 年度研究成果報告書

Auナノギャップを用いた人工シナプスによる可塑性表現と物理リザバーへの応用

研究課題

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研究課題/領域番号	21K18713
研究種目	挑戦的研究(萌芽)
配分区分	基金
審査区分	中区分21:電気電子工学およびその関連分野
研究機関	東京農工大学
研究代表者	白樫淳一東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00315657)
研究期間 (年度)	2021-07-09 – 2023-03-31
キーワード	Auナノギャップ / 人工シナプス / シナプス可塑性 / 物理リザバー / リザバーコンピューティング
研究成果の概要	本研究では、エレクトロマイグレーション現象を制御しながら金属原子を室温で一つずつ移動させることが可能なナノギャップのトンネル抵抗制御技術（アクティベーション法）を利用して、シンプルな高抵抗型Auナノギャップ系シナプス素子の実現と、Auナノギャップでの短期記憶ダイナミクスを用いたリザバーコンピューティングへの応用を行った。これらより、Auナノギャップを基礎とした物理リザバーコンピューティング技術を確立し、脳型コンピューティングの可能性を明らかにした。
自由記述の分野	ナノエレクトロニクス
研究成果の学術的意義や社会的意義	リザバーコンピューティングは従来のリカレントニューラルネットワークに比べて学習時での結合重みの更新要素が少ないため、学習コストの低減が特徴となる。よって、Auナノギャップを用いた物理リザバーコンピューティングは、ハードウェア実装や演算アルゴリズムの観点から高効率な機械学習マシンが実現可能と考えられ、自然の摂理に倣う（習う）ナチュラルコンピューティングを体現している。本研究は、Auナノギャップで発現する量子力学的トンネル効果をダイナミクスとして用いる。集積化が容易なAuナノギャップを用いた物理リザバーコンピューティングは世界でも例がなく、そのハードウェア実装はユニークで挑戦的な課題と考えられる。