[19p-233-1~12] 材料・プロセスが切り開く未来半導体デバイス

[19p-233-3] 酸化マグネシウムを用いたシナプス素子のSTDP評価とニューラルネットワーク応用の検討

〇丸亀 孝生¹、ベルダン ラドゥ¹、野村 久美子¹、西 義史¹ (1.東芝研開セ)

キーワード：ニューラルネット、STDP、脳型ハード

近年、人工知能分野において多層型ニューラルネットワークである深層学習とそのハード化が注目され、脳模倣型ハードの研究が活発に行われている。脳シナプスの更新原理として知られるスパイク時間差依存可塑性（STDP）を固体素子で再現する研究が活発化しており、我々はAlO_x/TiO_xでのSTDPを報告してきた。今回、酸化マグネシウム（MgO）に着目してSTDPを観測し、その応用性を検討したので報告する。