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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-02-28 16:40 人工知能により支援されたAu原子接合の作製と量子状態の観測 ○岩田侑馬・酒井正太郎・沼倉憲彬・白樫淳一（東京農工大）  ED2017-114 SDM2017-114 |
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| 抄録 | （和） | 原子接合を作製する手法の1つとして，フィードバック制御型エレクトロマイグレーション(FCE)法が知られている．この手法では，通電という簡便なプロセスで原子の移動を制御しナノ構造の作製が可能である．しかし，FCE法には数多くの実験制御パラメータが存在し，より精巧に原子接合を作製するには，原子接合でのコンダクタンス変動に応じて制御パラメータを最適化する必要がある．従来のアルゴリズムでは，制御パラメータの値は人間の経験に基づいて設定しており，時間と手間を要する作業であった．そこで我々は，FCE法による原子接合での，量子化コンダクタンスの制御状態を学習・評価・推論する人工知能アルゴリズムによって，人間が経験的にパラメータを設定するのではなく，機械(人工知能)が自律的に最適なパラメータを設定し実験を遂行するシステムを開発した．実際に本システムをAuナノワイヤへ適用し，人工知能による自律的な制御の有効性を検討した． |
| （英） | Feedback controlled electromigration (FCE) methods have been developed to control electromigration and avoid catastrophic instability. The FCE procedure can successfully control metal nanowires with quantized conductance and make atomic junctions. FCE scheme is tuned by many parameters such as threshold differential conductance GTH, feedback voltage VFB, and voltage step VSTEP and so on. Therefore, it is necessary to optimize the FCE procedure according to the situation for precise and stable control of the quantized conductance of metal nanowires. However, the conventional system selects optimum parameters based on human experiments. This process may not necessarily be optimum for the FCE procedure. Hence, in order to address these problems, we focus on artificial intelligence (AI) approach. In this study, in order to realize AI approach for fabrication of nanoscale device, we designed intelligent control system for FCE. The system is composed by three kinds of AI engines that play a role in learning, evaluation and inference. These engines can determine the optimum VFB parameter without human intervention. Therefore, it is considered that intelligent control system allows us to improve the controllability of quantized conductance of Au atomic junctions with appropriate VFB parameters. | |
| キーワード | （和） | エレクトロマイグレーション / 原子接合 / 人工知能 / / / / / |
| （英） | Electromigration / Atomic Junction / Artificial Intelligence / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 453, ED2017-114, pp. 45-50, 2018年2月. | |
| 資料番号 | ED2017-114 | |
| 発行日 | 2018-02-21 (ED, SDM) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ED2017-114 SDM2017-114 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ED SDM |
| 開催期間 | 2018-02-28 - 2018-02-28 |
| 開催地（和） | 北海道大学百年記念会館 |
| 開催地（英） | Centennial Hall, Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 機能ナノデバイスおよび関連技術 |
| テーマ（英） | Functional nanodevices and related technologies |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ED |
| 会議コード | 2018-02-ED-SDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 人工知能により支援されたAu原子接合の作製と量子状態の観測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Artificial Intelligence Approach for Control of Quantized Conductance of Au Atomic Junctions Using Feedback-Controlled Electromigration |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | エレクトロマイグレーション / Electromigration |
| キーワード(2)（和/英） | 原子接合 / Atomic Junction |
| キーワード(3)（和/英） | 人工知能 / Artificial Intelligence |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩田 侑馬 / Yuma Iwata / イワタ ユウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： Tokyo Univ. of Agr. & Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 正太郎 / Shotaro Sakai / サカイ ショウタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： Tokyo Univ. of Agr. & Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 沼倉 憲彬 / Noriaki Numakura / ヌマクラ ノリアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： Tokyo Univ. of Agr. & Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白樫 淳一 / Jun-ichi Shirakashi / シラカシ ジュンイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： Tokyo Univ. of Agr. & Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-02-28 16:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ED |
| 資料番号 | ED2017-114, SDM2017-114 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.453(ED), no.454(SDM) |
| ページ範囲 | pp.45-50 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-21 (ED, SDM) |
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