[5p-A202-1~18] 6.3 酸化物エレクトロニクス

[5p-A202-18] 高分子ワイヤーニューラルネットワークを用いた文字特徴抽出

〇疋田 亘¹、浅井 哲也²、桑原 裕司¹、赤井 恵^1,3 (1.阪大院工、2.北大院情報、3.JST さきがけ)

キーワード：PEDOT:PSS、電解重合、導電性ワイヤー

電極間に電圧を印加することで、所望の電極間を架橋するように重合成長するPEDOT:PSS (poly(3,4-ethylenedioxythiophene):polystyrene sulfonate)を不揮発性抵抗変化素子として用い、機械学習法によって溶液内にANN構造を構築した。我々は、オートエンコーダーアルゴリズムに則ってPEDOT:PSSワイヤーを学習成長させ、９×６対の電極間のポリマーワイヤーの抵抗値を制御し、3つの3×3バイナリー文字の認識を行う事に成功した。