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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2799/
• 关键词: 人工シナプス; 固体電気二重層; 固体電解質; ナノイオニクス; ニューロモルフィックデバイス; 人工知能; AIハードウェア

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。

这项研究旨在开发一种新型的人造突触装置，该设备通过利用离子和电子在固体电解质/半导体界面上的行为来重现神经网络的复杂行为，并实际使用了可以在Edge AI设备上应用的大脑型计算机，并详细介绍了该型号的人，我们可以详细介绍整个复杂的人，我们分析了复杂的pseerty，我们分析了复杂的质量。由固体电解质和半导体组成的突触设备从动力学的角度发展到去年，并评估了系统的混乱性。结果表明，该元件对特定输入电刺激的响应处于混乱状态，通常已知是最大化系统的信息处理能力。这被认为是由于离子和电子之间的复杂相互作用引起的，这些相互作用用作设备内部的信息载体，而行为时间在固体电解质/半导体界面相互交互时会演变，并且人们认为这项研究的高计算性能是归结于去年的，也归因于Chaos Edge状态。此外，今年我们审查了设备制造过程技术，并进一步完善并整合了它。结果，通过降低设备的通道电阻，它在不损害人造突触设备实现的复杂和多样性的情况下成功地提高了响应速度。此外，已经证实，通过将半导体材料更改为具有较大化学能力的氧化物，基于氧化还原载体调制过程的突触速度缓慢。利用这些功能的广泛的操作速度调制是在与边缘AI终端等各种速度频段中处理时间序列信息的有效功能。此外，还检查了算法，以根据人工突触设备的集成的前提来有效地学习更复杂的系统响应。结果，与使用单个元素相比，通过学习调整虚拟的权重来成功提高了计算性能，并且在非线性机械系统预测任务等中实现了更高的性能。

项目成果

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 -

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

• 发表时间: 2022
• 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

• 发表时间: 2022
• 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

• 发表时间: 2022
• 作者: Daiki Nishioka;Takashi Tsuchiya;Wataru Namiki;Makoto Takayanagi;Tohru Higuchi and Kazuya Terabe
• 通讯作者: Tohru Higuchi and Kazuya Terabe