[19p-F211-1~10] 31.1 Focused Session "AI Electronics"

[19p-F211-4] Proposal of Reservoir Computing Using Ferroelectric FET

〇Kasidit Toprasertpong¹, Eishin Nako¹, Ryosho Nakane¹, Mitsuru Takenaka¹, Shinichi Takagi¹ (1.Univ. Tokyo)

Keywords:Ferroelectric FET, Reservoir computing

リザバーコンピューティングは学習の計算負荷が非常に軽く、エッジでの学習と情報処理を可能にする機械学習の方式として期待される。リザバー部は一時記憶と非線形特性が備わった物理現象を活かして実装できることが要であり、様々な物理系が提案されている。本研究で、我々はエッジでのAI応用に向けて、リザバーコンピューティングを従来のLSIや他のAIチップと集積化できる物理系に重点を置き、Siプラットフォーム上で実装できる強誘電体FETをリザバー部とするリザバーコンピューティングを提案する。