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[18p-432-4] 脳型ハードウエア実現に向けた抵抗変化素子の応用
キーワード:半導体、メモリスタ
人工知能における学習は膨大な電力を必要とする一方で、人間の脳は極めて高いエネルギー効率を持ちながら、個々人の置かれた環境は状況に応じて個別に学習できる能力を持っている。そこで、脳の情報処理原理を模倣し、低消費電力でオンライン学習を実現するハードウエアの研究が進められている。本講演では、脳型ハードウエアへの応用を念頭に、抵抗変化素子のシナプス動作について議論する。