SAMURAI - NIMS Researchers Database

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External affiliations

  • Visiting Associate Professor at Department of Physics/Applied Physics, Graduate School of Science, Tokyo University of Science

Research

Keywords

solid state ionics, nanoionics, electrochemistry, atomic switch, physical property tuning, electric double layer, redox

While industrial applications of machine learning are advancing, we recognize the serious social problems they pose, such as enormous power consumption, data traffic, and processing delays. Inspired by the highly efficient information processing mechanisms of biological brains and nervous systems, we take a unique approach. We develop neuromorphic devices that utilize the spatiotemporal dynamics of various information carriers, such as ions, molecules, and spin in materials, as computational resources. This approach contributes to realizing low-power and high-performance AI electronics, a significant step forward to Society 5.0.

PublicationsNIMS affiliated publications since 2004.

Books
Proceedings

Society memberships

日本固体イオニクス学会, 応用物理学会, 電気化学会

Awards

  • MEMRISYS 2021 Best Poster Presentation Award (山口優君) (2023)
  • 2023年秋季 応用物理学会講演奨励賞(並木航さん) (2023)
  • MANA International Symposium 2023 Excellent poster presentation award (並木航さん) (2023)
  • 新学術領域「蓄電固体界面科学」若手勉強会優秀発表賞(高栁真君) (2022)
  • The 23rd International Conference on Solid State Ionics (SSI-23) The Best Poster Award (西岡大貴君) (2022)
  • Applied Physics Express: 2021 Outstanding Reviewer Awards (2022)
  • 電気化学会第89回大会優秀学生講演賞(高栁真君) (2022)
  • MEMRISYS 2021 Excellent Poster Presentation Award (高栁真君) (2021)
  • MANA International Symposium 2019 Excellent poster presentation award (並木航君) (2021)
  • 電気化学会第87回大会優秀学生発表賞(並木航君) (2020)
  • The 22nd International Conference on Solid State Ionics (SSI-22) The Best Poster Award (2019)
  • MANA International Symposium 2019 Excellent poster presentation award (2019)
  • 第14回固体イオニクスセミナー 優秀ポスター賞 (江藤大貴君) (2018)
  • 第26回日本MRS年次大会奨励賞 (川村欣也君) (2017)
  • 第25回日本MRS年次大会奨励賞 (鈴木直哉君) (2016)
  • 電気化学会 田川記念固体化学奨励賞 (2016)
  • MRS Fall Meeting & Exhibit Symposium K Best Poster Award (2014)

Funds

  • (公財)池谷科学技術振興財団研究助成 (2023)
  • (公財)JFE21世紀財団技術研究助成 (2023)
  • (公財)泉科学技術振興財団研究助成 (2023)
  • 防衛装備庁安全保障技術研究推進制度(タイプC) (2023)
  • (JSTさきがけ)超高速動作イオントロニクスの創成 (2023)
  • (JST-GteX)高安全・長寿命な酸化物型固体電池の開発(チーム型/主たる共同研究者) (2023)
  • (科研費/新学術領域・公募研究)固体イオニクスを基盤とする物性制御デバイスの開発と界面機能の解明 (2022)
  • (科研費/新学術領域・公募研究)固体イオニクス現象を利用する物性制御デバイスの開発と動作機構の解明 (2020)
  • (公財)矢崎科学技術振興記念財団一般研究助成 (2020)
  • (公財)日立財団倉田奨励金 (2020)
  • (科研費/基盤C)固固界面の電気二重層の解析:固体電気二重層デバイスは本当に実現可能か? (2019)
  • (公財)村田学術振興財団研究助成 (2019)
  • (一財)材料科学技術振興財団研究助成 (2018)
  • (科研費/若手B)トランジスタ構造におけるナノイオニクス現象を利用した不揮発性メモリーの高性能化 (2016)
Research Center for Materials Nanoarchitectonics (MANA)
Title

イオニクス脳型情報処理技術の開発

Keywords

イオニクス,ニューロモルフィックコンピューティング,物理リザバーコンピューティング,固体電解質,電気二重層

Overview

近年、ソフトウェアの進歩による機械学習の活用が拡がりあらゆる社会活動の様式が変化しつつある一方、膨大な電力消費が深刻な社会問題となっている。ソフトウェア改良だけで改善するには限界があるため、脳神経の働きをハードウェアで模擬して消費電力を低減する「ニューロモルフィック(神経模擬)コンピュータ」の研究開発が精力的に行われているが、エネルギー効率が低く計算性能も十分でないことが課題である。NIMSは、固体材料中のイオンと電子の振舞(イオニクス)を利用して「カオスの縁」と呼ばれる脳の特徴を再現することで情報処理を行う高性能AI技術の開発を行っている。

Novelty and originality

イオニクスを利用して秩序とカオス(混沌、無秩序)の境界付近の「カオスの縁」を実現
小型素子の中で世界最高の予測性能
厚さ数ナノメートル程の電気二重層の利用による微小デバイス・3次元高集積回路の可能性
固体電解質や固固界面の精密制御による高速イオン・電子ダイナミクスの達成
画像・人物・音声・匂いなどの分類や将来予測が可能な低消費電力エッジAI端末機器への応用

Details

image

Li+イオンを伝導するリチウム固体電解質薄膜とダイヤモンド単結晶を積層した界面近傍のイオンと電子の振舞いを利用して「カオスの縁」状態を発現させ、高い情報処理機能を示す小型素子を開発した。この素子は固体電解質/ダイヤモンド界面に形成される電気二重層の充放電によってダイヤモンド表面の電子キャリア密度が変化することで電気抵抗が変化する電気二重層トランジスタの原理で動作する。この素子に、情報処理が必要な時系列データを電圧パルス列として入力すると、先述の電気二重層の充放電によってダイヤモンド表面を流れる電流(ドレイン電流)が刻一刻と変化する。この際、Li+イオンと電子の輸送がお互いに影響を及ぼし合って複雑に振舞い、無数のニューロンが互いにフィードバックしあう脳神経に近い状況が生まれる。実際に、脳神経の電気応答に見られる様なスパイクや緩和を伴う、複雑・多様な電気応答を出力することがわかった。そこで、この素子を「物理リザバー」に用い、情報処理に応用した(物理リザバーコンピューティング)。物理リザバーコンピューティングとはニューロモルフィックコンピューティングの一種である。性能試験に用いられる二次非線形変換タスクでこの素子の情報処理性能(予測誤差)を評価したところ、2.08×10-4という非常に小さな値(高い予測精度)が得られた。これは、スピントルク振動子やメモリスタを用いた報告よりも数倍から1桁程度高い精度であり、小型素子の中で世界最高性能が得られた。スマートウォッチや監視カメラ、音声センサーなどの各種センサーとの組合せにより医療、防災、製造などの幅広い産業で利用できる低消費電力エッジAI端末機器への応用が期待される。

Summary

固体電解質/ダイヤモンド界面に脳の特徴を模倣させることで高性能な脳型情報処理を行う新技術が得られた。電気二重層という厚さ数ナノメートル程の微小空間を利用して高性能を得られることは実用上の大きなメリットである。動作速度や予測精度、素子体積にはまだ改善の余地があるものの、これらを解決しSociety5.0実現に向けた社会実装を目指す。

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