卒業生とその進路

原子スイッチの動的非線形性を活用した極低電力・高精度な物理リザバーコンピューティングに関する研究


久保田 宙

2021 年度 卒 /修士(情報科学)

修士論文の概要

本研究ではエッジコンピューティングのための新しいAI(artificial intelligence)デバイスとして原子スイッチを用いたリザバーコンピューティング(RC)を提案する。近年、様々なエッジAIが研究されている。しかし、AIの学習をエッジで行うことは、そのコストの大きさから、実現しているものはわずかである。そこで、学習できるエッジAIとして原子スイッチを用いたRCを考案した。RCとは、時間的な動的挙動を示す人工ニューラルネットワークのひとつであり、その特徴から学習コストが少なく、物理システムに実装することが可能である。そして、原子スイッチはRCに必要な計算である非線形性や短期記憶能力をもつ。また、原子スイッチは高抵抗、低電圧駆動、微小なデバイスサイズという特徴により、エッジAIに必要な要件である低消費電力・高集積を実現する。提案するRCアーキテクチャでは、原子スイッチをリング状に順次配置し、時分割多重化を用いた。まず、理想的な原子スイッチに対し、シミュレーションを行い、精度および線形記憶容量(MC)に関して従来アーキテクチャと比較した。その結果、提案するRCアーキテクチャは高精度かつ大容量であることが明らかとなった。次に、提案したRCに実際の原子スイッチの測定による時間的な電流変動(ノイズ)が混入すると、性能が著しく低下することが分かった。そこで改善のために、動作電流範囲を大きくしSN比をあげる、原子スイッチを複数回観測して平均化する、時定数を変更して入力時コンダクタンスを変更する方法を提案する。

学術論文

  1. Kubota H., Hasegawa T., Akai-Kasaya M., and Asai T., "Noise sensitivity of physical reservoir computing in a ring array of atomic switches," Nonlinear Theory and Its Applications, vol. E13-N, no. 2, pp. 373-378 (2022).
  2. Kubota H., Hasegawa T., Akai-Kasaya M., and Asai T., "Behavioral model of molecular gap-type atomic switches and its SPICE integration," Circuits and Systems, vol. 13, no. 1, pp. 1-12 (2022).
  3. Kubota H., Hasegawa T., Akai-Kasaya M., and Asai T., "Reservoir computing on atomic switch arrays with high precision and excellent memory characteristics," Journal of Signal Processing, vol. 25, no. 4, pp. 123-126 (2021).

国際会議

  1. Kubota H., Hasegawa T., Akai-Kasaya M., and Asai T., "On the noise sensitivity of physical reservoir computing in a ring array of atomic switches," The 2021 Nonlinear Science Workshop, Online (Dec. 6-8, 2021).
  2. Kubota H., Hasegawa T., Akai-Kasaya M., and Asai T., "Reservoir computing on atomic switch arrays with high precision and excellent memory characteristics," RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing 2021, Online (Mar. 1-3, 2021).

受賞

  1. Kubota H.., "Reservoir computing on atomic switch arrays with high precision and excellent memory characteristics," The Research Institute of Signal Processing - NSCP'21 Student Paper Award, Mar. 3, 2021.

国内学会

  1. 久保田 宙, 長谷川 剛, 赤井 恵, 浅井 哲也, "原子スイッチを用いたリザバーコンピューティングのノイズ評価," 第82回応用物理学会秋季学術講演会, 名城大学&オンライン, (ハイブリッド開催), 2021年9月10-13日.
  2. 久保田 宙, 長谷川 剛, 赤井 恵, 浅井 哲也, "原子スイッチアレイを用いた物理リザバーコンピューティング," 第68回応用物理学会春季学術講演会, (オンライン開催), 2021年3月16-19日.
  3. 久保田 宙, 長谷川 剛, 赤井 恵, 浅井 哲也, "分子膜ギャップ型原子スイッチのSPICEモデル," 第67回応用物理学会春季学術講演会, 上智大学四谷キャンパス, (東京), 2020年3月12-15日.