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2025-12-30 07:05:00
機械学習テクノロジーによる消費電力の増加に伴い、低消費電力で高い演算性能を備えたAIデバイスの需要が高まっています。 「物理リザーバー」は、リザーバーコンピューティングと呼ばれる効率的な脳による情報処理を行うAIデバイスで、計算負荷や消費電力が低いという特徴を持っています。しかし、これまでのところ、ソフトウェア処理に比べて計算性能が低いことが欠点となっていました。
NIMS、東京理科大学、神戸大学の研究チームはこのほど、計算負荷を桁違いに削減しながら、ディープラーニングに匹敵する高い計算性能を達成した、イオンゲル/グラフェン電気二重層（EDL）トランジスタベースのイオンゲートリザーバ（IGR）を開発した。高い電子移動度と両極性挙動を有するグラフェンとイオンゲルを組み合わせることで、複雑な相互作用により速度の異なる様々な応答（イオンと電子の様々な動き方）が発現し、非常に広範囲に異なる時定数（変化率）の入力信号にデバイスが応答することが可能となります。
ソフトウェアによるディープラーニングに匹敵する従来の物理リザーバの中で最高レベルの計算性能を発揮し、計算負荷を約100分の1に削減することに成功したという。イオンゲル/グラフェンをベースとしたこの高性能システムは、次世代エッジデバイスとして期待されるフレキシブルエレクトロニクスとの親和性も高い。
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