[14p-A301-1~13] 31.1 Focused Session "AI Electronics"

[14p-A301-4] Control of Tunnel Resistance of Au Nanogaps Using Bayesian Optimization

〇Ryoya Koyama¹, Keita Sakai¹, Riku Kiyokawa¹, Mamiko Yagi², Mitsuki Ito³, Jun-ichi Shirakashi¹ (1.Tokyo Univ. Agr. & Tech., 2.NIT, Ichinoseki College, 3.NIT, Kushiro College)

Keywords:Nanogap, Bayesian Optimization

我々は、ナノギャップ構造における抵抗制御の方法として、エレクトロマイグレーションを利用したアクティベーション法を提案してきた。これまでは、安定的に構造変化を起こすために複数回にわたる通電プロセスをナノギャップに適用していた。今回、一度の通電プロセスにおける抵抗の制御性を上げるため、アクティベーション法にベイズ最適化での実験パラメータ探索を用いたフィードバック制御を導入することで、人工知能の支援によるアクティベーション法の確立とその抵抗制御特性を検討した。