日本は最近、酸化還元反応に基づいたトランジスタを開発した

「リザーバー」として知られる物理システムは、ニューラル ネットワークをシミュレートし、計算効率と速度を向上させるニーズに対処するように設計されています。 これらのリザーバーシステムの互換性、性能、統合に関する以前の問題を克服するために、日本の研究者らは最近、改良されたリザーバー状態と酸化還元反応に基づく短期記憶機能を備えたイオンゲートトランジスタを開発しました。 この開発により、酸化還元ベースのイオンデバイスを使用して高性能を実現する可能性が開かれます。 ニューラルコンピューティング。

人工知能、画像認識、物体検出における大きな進歩により、コンピューティング分野は近年目覚ましい革命を遂げています。 データ駆動型の分野であるコンピューティングでは、大規模で複雑なデータセットの効率的な分析と処理が最も重要です。 データ駆動型タスクの効率と速度を高めるために、研究者たちは、データに固有の複雑なパターンと関係を認識して、高性能の「ニューラル」コンピューティング技術を開発する可能性を模索しています。 この進化するアプローチは、並列かつ相互接続された方法で情報を処理する脳の能力を再現することを目的としています。 そうすることで、パターン認識、予測、分類などの複雑なタスクに適した高次元表現にデータを変換できるノードのネットワークを作成しようとしています。

ニューラル ネットワークのような物理的リザーバーは、入力信号またはデータを受信して​​相互作用し、その構成要素、つまりニューロンとその相互接続は時間の経過とともに動的に変化します。 これらのリザーバの状態は、特定の点での物理システムを表し、入力信号を高次元表現に変換する際に重要な役割を果たします。 ただし、十分な数のリザーバ状態を実現するために物理リザーバの高次元を確保することは、困難な作業です。

今回、Advanced Intelligent Systems誌に掲載された研究では、東京理科大学（TUS）の樋口徹准教授率いる日本の研究者らが、記録的な数のタンク状態を実現できる酸化還元IGRベースのイオンタンクを開発した。 この開発により、樋口博士は、東京大学の和田智樹氏および西岡大樹氏、日本の国立物質・材料研究機構（NIMS）の土屋隆志博士および寺日和也博士とともに、高性能ニューラル コンピューティング テクノロジーを現実に変換します。

イオン化ゲートタンクは、ゲート、ドレイン、およびソース電極で構成され、イオンの流れを制御する媒体として機能する電解質によって分離されています。 ゲート電極に電圧を印加すると、ソース電極とドレイン電極を接続するチャネル内で酸化還元反応が発生し、その結果ドレイン電流が正確に調整されます。 したがって、時系列データセットをゲート電圧に変換すると、対応する出力電流が個別のリザーバー状態として機能することが可能になります。

この研究では、研究者らは電解質としてリチウム (Li+) イオン伝導性ガラスセラミック (LIGCC) を使用しました。 LICGC では、Li+ イオンがチャネルに比べて速く移動し、出力電流 (ドレイン電流と追加のゲート電流) を生成し、リザーバ状態の数を効果的に 2 倍にします。 さらに、チャネルと電解質内でのイオン輸送速度の違いにより、ゲート電流と比較してドレイン電流の応答に遅れが生じます。 この遅延応答により、システム内の短期記憶機能が有効になり、リザーバーが以前の入力からの情報を保持して使用できるようになります。これは、物理リザーバーの基本要件です。

このデバイスを作製するために、研究者らは厚さ0.15mmのLICGC基板上に厚さ200nmのコバルト酸化リチウム(LiCoO2)の膜を配置した。 ゲート電極はLiイオン/白金(Pt)薄膜で構成され、ソース電極とドレイン電極にはPt薄膜が使用されました。 ドレイン電極とソース電極を接続するチャネルは、厚さ100nmのタングステン(VI)酸化物薄膜で構成されていました。

「LixWO3薄膜へのLi+イオンの導入・脱離によって生じる酸化還元反応を利用することで、神経回路と同様の電気的性質を再現することに成功しました。」 樋口医師が解説する。

このデバイスは、驚くべき能力を実証し、合計 40 のリザーバ状態 (20 のドレイン電流と 20 のゲート電流) を達成しました。 二次非線形動的方程式を解く際に、メモリスタやトルク デバイスなどの他の物理リザーバよりも優れた性能を発揮します。 特に、非線形性、短期記憶機能、および多数のリザーバ状態により、デバイスは標準テストである 2 次非線形移動平均タスク (NARMA2) において 0.163 という低い平均二乗予測誤差で予測を行うことができました。複雑な非線形操作を実行し、入力と出力の両方の過去の値に基づいて時系列入力の将来の値を予測する際の基礎となるシステムのパフォーマンスを評価するため。

この開発が現実世界に与える影響について説明し、樋口博士は次のように結論付けています。 「今回開発したシステムは、将来的にはコンピュータや携帯電話など幅広い電子機器に実装される汎用技術となる可能性があります。」

参考雑誌:

1. 和田智樹、西岡大樹、並木航、土屋隆、樋口徹、寺日和也。 共役と非線形ゲート応答にダブルタンク状態を使用する、レドックスベースのイオンゲートゲートタンク。 高度なインテリジェントシステム。 土井： 10.1002/aisy.202300123