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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-01 09:20 生体模倣型酸化物リーク積分トランジスタの時定数制御 ○侯 祐輝（東理大/産総研）・鬼頭 愛・井上 悠（産総研）・田村雅史（東理大）・井上 公（産総研）  MRIS2024-20 CPM2024-49 |
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| 抄録 | （和） | リザバー計算は，生体ニューラルネットワークを模倣したモデルの一つであり，時系列情報処理に優れたニューラルネットワークである．その情報処理性能は，リザバーを構成するノードの時定数に依存する．我々はこれまで，リザバーのノードへの応用を目的として，生体ニューロンの基本的性質の一つ，リーク積分動作を模倣するリーク積分電界効果トランジスタを報告してきた．今回は，リーク積分トランジスタの絶縁膜として異なる物質を用いることで，リーク積分動作の時定数が制御できることを示し，そしてそのメカニズムについて議論する． |
| （英） | Reservoir computing is a model that mimics biological neural networks and excels at processing time series data. The performance of information processing depends on the time constant of nodes. To apply it to the node of the reservoir, we have reported leaky integration field-effect transistors that mimic leaky integration behavior, a biological neuron’s characteristic. Here, we show that using different materials as insulating layers of the leaky integration transistor enables us to control the time constant of leaky integration behavior and discuss the underlying mechanisms. | |
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / 電界効果トランジスタ / ニューロン / リーク積分 / リザバー / / / |
| （英） | Neural network / Field-effect transistor / Neuron / Leaky integration / Reservoir / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 227, MRIS2024-20, pp. 49-52, 2024年10月. | |
| 資料番号 | MRIS2024-20 | |
| 発行日 | 2024-10-24 (MRIS, CPM) | |
| ISSN | 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 | MRIS2024-20 CPM2024-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MRIS CPM ITE-MMS |
| 開催期間 | 2024-10-31 - 2024-11-01 |
| 開催地（和） | 信州大学長野(工学)キャンパス |
| 開催地（英） | Nagano Camp. Shinshu Univ. + Online |
| テーマ（和） | スピントロニクス・固体メモリ・機能性材料・薄膜プロセス・材料・デバイス＋一般 |
| テーマ（英） | Spintronics, Solid State Memory, Functional material, Thin film process, Material, Devices, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MRIS |
| 会議コード | 2024-10-MRIS-CPM-MMS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生体模倣型酸化物リーク積分トランジスタの時定数制御 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Controlling time constant of an oxide-based leaky-integrating transistor for biomimetic information processing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 電界効果トランジスタ / Field-effect transistor |
| キーワード(3)（和/英） | ニューロン / Neuron |
| キーワード(4)（和/英） | リーク積分 / Leaky integration |
| キーワード(5)（和/英） | リザバー / Reservoir |
| 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） | 侯 祐輝 / Yuuki Koh / コウ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学/産業技術総合研究所 (略称： 東理大/産総研) Tokyo University of Science/National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： TUS/AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鬼頭 愛 / Ai Kitoh / キトウ アイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 悠 / Hisashi Inoue / イノウエ ヒサシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田村 雅史 / Masahumi Tamura / タムラ マサフミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東理大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 公 / Isao H. Inoue / イノウエ イサオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-01 09:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MRIS |
| 資料番号 | MRIS2024-20, CPM2024-49 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.227(MRIS), no.228(CPM) |
| ページ範囲 | pp.49-52 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-10-24 (MRIS, CPM) |
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