スパイク発生分子素子を利用した確率的コンピューティン物理実装とそのAI応用

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人工知能がますます大規模化・知能化するにつれて、従来のハードウェアシステムでは計算複雑さを満たすことが難しくなっている。そこで研究人は、分子素子をAI計算に応用して、ハードウェア計算システムの面積と電力消費量を減らす研究に取り組んできました。当該年度1つ目の研究では、シリコンベースの金電極の間にPOM分子（Phosphomolybdic acid(PMo12)）を充填し、ソース電極に電圧を印加すると、POM分子がスポンジのように大量の電荷を蓄積できるという特性を利用して、ドレイン電極に時間に沿ってランダムに大小の応答電流を発生させました。研究人は、この分子デバイスの動作メカニズムをシミュレートしたモデルを構築し、このデバイスをランダム計算に適用してハードウェアのオーバーヘッドを最適化する方法を提案しました。2つ目の研究は、ミクロンスケールの平面電極群で、一方が入力電極群、もう一方が出力電極群と平行になっています。平面電極の表面に溶液滴を加え、入力電極に電圧をかけ、マルチプレスシステムで各出力電極の応答電流を順次読み取ります。このようなシステムでは単純な水でも複雑な計算能力を実現できることを発見しました。3つ目はオランダのトゥウェンテ大学との共同研究です。研究人は、訪問先の研究室で設計したシリコン上に原子をドープしたネットワークが示す短期記憶と電極間の相互関連を利用して、時空間の特徴を効率的に抽出・処理し、学習訓練を行うジェスチャー認識分類器を設計しようとしました。