[16a-A404-1~7] 誘電体研究における機械学習

[16a-A404-5] 強誘電体の非線形ダイナミクスを活かしたリザバーコンピューティング

〇トープラサートポン カシディット¹、名幸 瑛心¹、中根 了昌¹、竹中 充¹、高木 信一¹ (1.東大)

キーワード：強誘電体、リザバーコンピューティング

HfO₂系強誘電体は不揮発性、CMOS親和性があることから、Siプラットフォーム上のAI計算への応用も着目されてきた。我々はHfO₂系強誘電体の非線形ダイナミクスを利用して、時系列データを低負荷で学習・計算のできるリザバーコンピューティングに着目し、ポテンシャルを実証してきたので、本シンポジウムで紹介する。