[9p-Z28-1~19] FS.1 Focused Session "AI Electronics"

[9p-Z28-19] Real-Time Prediction of Quantized Conductance in Au Nanowire Using Time-Series Prediction Model

〇Daichi Saeki¹, Moe Shimada¹, Tsukasa Miki¹, Jun-ichi Shirakashi¹ (1.Tokyo Univ. Agr. & Tech.)

Keywords:Feedback-Controlled Electromigration, Recurrent Neural Network, Quantized Conductance

近年、時系列データの分析においては、ニューラルネットワークを拡張したRNNが広く用いられている。これまで我々は、Auナノワイヤでの量子化コンダクタンス制御を行った時の、既に計測が完了している静的なコンダクタンスデータについて予測を行ってきた。今回は、Auナノワイヤにおける量子化コンダクタンス制御実験でのコンダクタンス値を計測し、逐次RNNへ入力しリアルタイムで予測することについて検討を行った。