| 講演名 | 2022-08-18 ITO/Nb:SrTiO3接合における光誘起電流特性を利用したニューロモルフィックコンピューティング 山﨑 悠太郎(東京理科大), 甲斐 洋行(東京理科大), 木下 健太郎(東京理科大), |
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| 抄録(和) | 近年，エッジコンピューティングのニーズが高まり，高い学習性能を維持したまま計算コストを削減する手法が求められている．その候補の一つが，物理リザバーコンピューティング（PRC）である．我々は，ITO/Nb:SrTiO$_3$接合の光誘起電流特性をリザバーとして利用するPRCデバイスを提案する．本研究では，ITO/Nb:SrTiO$_3$接合が示す光誘起電流の過渡特性を電気的に制御できることを明らかにした．デバイスのPRC性能を評価するために，画像データを擬似的な時系列信号に変換し，分類タスクを行ったところ，デバイスの過渡応答のタイムスケールを入力信号のタイムスケールと適合させることで学習が最適化されることが明らかになった．これより，ITO/Nb:SrTiO$_{3}$接合をPRCデバイスとして利用することで，単一素子による広範な信号の学習が可能な，光学習エッジAIデバイスの実現可能性が示された． |
| 抄録(英) | Recently, needs for edge computing have been increasing, and methods to reduce computational cost while maintaining high learning performance have been required. One of the candidates is physical reservoir computing (PRC). We propose a PRC device that utilizes the photo-induced current properties of the ITO/Nb:SrTiO$_3$ junction as a reservoir. In this study, we show that the transient photo-induced current properties of the ITO/Nb:SrTiO$_3$ junction can be electrically controlled. To evaluate the device's PRC performance, we converted image data into pseudo-time series signals and performed a classification task, which revealed that the learning was optimized by matching the timescale of the device's transient response to that of the input signal. These results indicate the possibility of using the ITO/Nb:SrTiO$_{3}$ junction as a PRC device to realize an optical learning edge AI device that can learn a wide range of signals with a single device. |
| キーワード(和) | リザバーコンピューティング / ニューロモルフィックコンピューティング / チタン酸ストロンチウム / 人工光電子シナプス / 抵抗変化メモリ / メモリスタ |
| キーワード(英) | reservoir computing / neuromorphic computing / SrTiO3 / artificial optoelectronic synapse / resistive random access memory / memristor |
| 資料番号 | ED2022-21 |
| 発行日 | 2022-08-11 (ED) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ED / IEE-BMS / IEE-MSS |
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| 開催期間 | 2022/8/18(から1日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. B3-2 |
| テーマ（和） | センサ，MEMS，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 藤代 博記(東京理科大) / 工藤 寛之(明治大学) / 佐々木 実(豊田工業大学) |
| 委員長氏名（英） | Hiroki Fujishiro(Tokyo Univ. of Science) / 工藤 寛之(明治大学) / 佐々木 実(豊田工業大学) |
| 副委員長氏名（和） | 葛西 誠也(北大) / / 寒川 雅之(新潟大学) |
| 副委員長氏名（英） | Seiya Sakai(Hokkaido Univ.) / / 寒川 雅之(新潟大学) |
| 幹事氏名（和） | 大石 敏之(佐賀大) / 堤 卓也(NTT) / 永井 萌土(豊橋技術科学大学) / 田畑 美幸(東京医科歯科大学) / 櫻井 淳平(名古屋大学) |
| 幹事氏名（英） | Toshiyuki Oishi(Saga Univ.) / Takuya Tsutsumi(NTT) / 永井 萌土(豊橋技術科学大学) / 田畑 美幸(東京医科歯科大学) / 櫻井 淳平(名古屋大学) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小山 政俊(阪工大) / 山本 佳嗣(三菱電機) / / 神田 健介(兵庫県立大学) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masatoshi Koyama(Osaka Inst. of Tech.) / Yoshitugu Yamamoto(Mitsubishi Electric) / / 神田 健介(兵庫県立大学) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Electron Devices / Technical Committee on Bio Micro Systems / Technical Committee on Micromachine and Sensor System |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ITO/Nb:SrTiO3接合における光誘起電流特性を利用したニューロモルフィックコンピューティング |
| サブタイトル（和） | リザバーコンピューティング応用に向けて |
| タイトル（英） | Neuromorphic computing using photo-induced current properties in ITO/Nb:SrTiO3 junction |
| サブタイトル（和） | For reservoir computing application |
| キーワード(1)（和/英） | リザバーコンピューティング / reservoir computing |
| キーワード(2)（和/英） | ニューロモルフィックコンピューティング / neuromorphic computing |
| キーワード(3)（和/英） | チタン酸ストロンチウム / SrTiO3 |
| キーワード(4)（和/英） | 人工光電子シナプス / artificial optoelectronic synapse |
| キーワード(5)（和/英） | 抵抗変化メモリ / resistive random access memory |
| キーワード(6)（和/英） | メモリスタ / memristor |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山﨑 悠太郎 / Yutaro Yamazaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：Tokyo Univ. of Sci.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 甲斐 洋行 / Hiroyuki Kai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：Tokyo Univ. of Sci.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 木下 健太郎 / Kentaro Kinoshita |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：Tokyo Univ. of Sci.) |
| 発表年月日 | 2022-08-18 |
| 資料番号 | ED2022-21 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | ED-152 |
| ページ範囲 | pp.17-20(ED), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-08-11 (ED) |