[23p-E102-1~14] FS.1 Focused Session "AI Electronics"

△ [23p-E102-7] Metal ion species dependence in performance evaluation of ionic liquid reservoir devices

〇Dan Sato^1,2, Takuma Matsuo^1,2, Sang-Gyu Koh^1,2, Hisashi Shima², Yasuhisa Naitoh², Hiroyuki Akinaga², Toshiki Nokami³, Toshiyuki Itoh⁴, Masakazu Kobayashi⁵, Kentaro Kinoshita¹ (1.Tokyo Univ. of Sci., 2.AIST, 3.Tottori Univ., 4.Toyota Physical and Chemical Research Institute, 5.NAGASE & CO., LTD.)

Keywords:ionic liquid, physical reservoir device, reservoir computing

ディープニューラルネットワークは, 多様な認識問題での有効性が認められている一方, 従来型コンピュータでの処理に伴う莫大な計算コストが課題となっている. そこで, AI処理に特化したハードウェア開発機運が高まっており, 中でも入力情報の特徴抽出を「物理系」で実現する物理リザバーデバイスは注目を集めている. これまで, イオン液体(IL)を金属イオンの酸化還元反応場として利用した物理リザバーについて報告してきた. 本研究ではILに添加する金属材料に着目し, 金属イオン種に依存した情報処理性能の変化を明らかにした.