[12a-S101-1~9] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

△ [12a-S101-3] FeFETの電気特性劣化がリザバーコンピューティングにもたらす影響

〇名幸 瑛心¹、ﾄｰﾌﾟﾗｻｰﾄﾎﾟﾝ ｶｼﾃﾞｨｯﾄ¹、王 澤宇¹、中根 了昌¹、竹中 充¹、高木 信一¹ (1.東大工)

キーワード：リザバーコンピューティング、FeFET

我々はリザバーコンピューティングを実装するデバイスとしてFeFETを提案し実験的に検証してきた。本研究では、FeFETの電気特性劣化に対してリザバー計算の性能がどのように変化するのかを検証した。その結果、推論を行う直前に学習させることで高いリザバー計算の性能を保ち、学習に使う重みを更新しない場合でも、ある程度ストレスをかけた状態のデバイスを使用する事でリザバー性能の低下を抑えられる事が分かった。