| 研究課題/領域番号 |
21K18723
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
酒井 朗 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (20314031)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2023-03-31
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| キーワード | メモリスタ / シナプス / ニューラルネットワーク / 介在ニューロン / 酸素空孔 / クロスバーアレイ / 連合学習 / パブロフ型条件付け |
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| 研究成果の概要 |
脳の高次機能を有するニューロチップの実現に向けて、ニューロモデュレーション機能を発現させる介在ニューロンを含むプラットフォームの創製を目指した。その結果、4端子人工シナプスメモリスタ素子を作製し、介在ニューロン信号入力による連合学習（パブロフ型条件付け）を達成した。また、メモリスタ内ドーパント分布のシミュレーション解析にあたり、拡散・ドリフトによる酸素空孔フラックスの温度依存性と熱拡散効果を考慮することで、実験結果の一部を忠実に再現することができた。さらに、クロスバーアレイメモリスタの設計・作製プロセスを構築し、同素子における介在ニューロン機能の実装に成功した。
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| 自由記述の分野 |
半導体物性工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の4端子人工シナプスメモリスタやクロスバーアレイメモリスタは、介在ニューロンをも有する脳神経回路を忠実に模倣する真のニューラルネットワーク（NN）である。従来のパーセプトロンからソフトウェア的に発展してきた機械学習アルゴリズムを、真の脳型ハードウェアを基盤とする新たなNNアルゴリズムに発展させる学術的な変革を生み出す可能性がある。介在ニューロンからの時間的連合入力によって一シナプスの重みを他のシナプスとの相関性をもって遷移させる「パブロフの犬」を模倣する連合学習など、高度なシナプス機能による高次脳・神経機能の実現を目指しており、将来的に人工知能を発展させうる研究として社会的にも意義深い。
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