权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

固体電気二重層を利用する超高速動作・高線型性人工シナプス素子の開発

利用固态双电层开发超高速运行和高线性人工突触装置

基本信息

批准号：
22KJ2799
负责人：
西岡大貴
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Tokyo University of Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では固体電解質/半導体界面におけるイオンと電子の振る舞いを活用して、神経回路網が実現する複雑な挙動を再現する新方式の人工シナプス素子を開発しエッジAIデバイス等に応用可能な脳型コンピュータの実用化を目指す。今年度は昨年度まで開発した固体電解質と半導体からなるトランジスタ型の人工シナプス素子が示す複雑多様な疑似神経応答を力学系の観点から詳細に解析を行い系のカオス性を評価した。その結果、特定の入力電気刺激に対する素子の応答が、一般に系の情報処理能力が最大化すると知られるカオスの縁状態にあることがわかった。これは、素子内部で情報担体となるイオンと電子が固体電解質/半導体界面で複雑に相互作用しながら振る舞い時間発展していくことに由来すると考えられ、昨年度までに確認された本研究における高い計算性能もカオスの縁状態に起因するものと考えられる。加えて、今年度は素子作製のプロセス技術を見直しさらなる微細化と集積化を行った。その結果、素子のチャネル抵抗の軽減により、人工シナプス素子が実現する複雑多様な特徴を損なうことなく応答速度の向上させることに成功した。さらに、半導体材料を化学容量の大きい酸化物に変更することで、酸化還元型キャリア変調過程に基づく低速なシナプス動作を行うことも確認した。こうした素子の特徴を利用した幅広い動作速度変調は様々な速度帯の時系列情報をエッジAI端末等でその場処理するために有効な特徴である。また、人工シナプス素子の集積化を前提としたより複雑なシステム応答について効率的に学習を行うアルゴリズムの検討を行った。その結果、仮想的に配置された重みを学習によって調整することで計算性能の向上に成功し、単一の素子を利用する場合と比較しても非線形力学系の予測タスク等で高い性能を実現した。

In this study, the solid-state electronic solution

项目成果

期刊论文数量（10）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

脳の働きを模したイオニクス情報処理素子を開発～「カオスの縁」の再現でAI端末機器の高性能化に期待～

开发模仿大脑功能的离子信息处理装置 - 有望通过再现“混沌边缘”来提高AI终端设备的性能 -

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

イオンゲーティングリザバーを利用する高性能リザバーコンピューティング

使用离子门控储层的高性能储层计算

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
西岡大貴;土屋敬志;並木航;髙栁真;井村将隆;小出康夫;樋口透;寺部一弥
通讯作者：
寺部一弥

Accelerated/decelerated dynamics of the electric double layer at hydrogen-terminated diamond/Li+ solid electrolyte interface

氢封端金刚石/锂固体电解质界面双电层的加速/减速动力学

DOI：
10.1016/j.mtphys.2023.101006
发表时间：
2023
期刊：
Materials Today Physics
影响因子：
11.5
作者：
Takayanagi Makoto;Tsuchiya Takashi;Nishioka Daiki;Imura Masataka;Koide Yasuo;Higuchi Tohru;Terabe Kazuya
通讯作者：
Terabe Kazuya

固体電解質/半導体界面のイオンダイナミクスを利用する高性能人工知能デバイス

利用固体电解质/半导体界面离子动力学的高性能人工智能设备

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
西岡大貴;土屋敬志;樋口透;寺部一弥
通讯作者：
寺部一弥

Physical Reservoir Computing Based on Solid-State Electric Double Layer Effect

基于固态双电层效应的物理储层计算

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Daiki Nishioka;Takashi Tsuchiya;Wataru Namiki;Makoto Takayanagi;Tohru Higuchi and Kazuya Terabe
通讯作者：
Tohru Higuchi and Kazuya Terabe