新機能性電子デバイスの創製とAIエレクトロニクス応用
超高効率なAIコンピューティングのハードウエアによる技術革新を目指して研究を行っています。新機能性デバイスを作製してその機能性を探究するハードウエア、それらのプラットフォーム上に実現する物理現象を最大限に活用するコンピューティングシステムの提案と計算原理の数理的解明を探究するソフトウエア、の両輪によって推進しています。
研究分野1
電子デバイスを用い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は、これまでエレクトロニクスでは積極的に用いられてこなかったデバイスの過渡応答と非線形応答（履歴依存の応答）を活用した機械学習計算手法です。機械学習の時間が短い、調整重みの記憶容量が少ない、などの低消費電力ハードウエアへのメリットが大きく、リソースの限られた情報通信ネットワークのエッジ近傍での高効率コンピューティング応用に魅力的です。また、様々な電子デバイスの応用が期待できます。現在は、抵抗変化素子、スピン素子、強誘電体素子、などを利用して、時系列データを高効率に情報処理するシステムの研究を行っています。
研究分野2
シリコンベーススピントランジスタ
シリコンは弱いスピン軌道相互作用を持つことから、長い電子スピン寿命が期待でき、スピン素子応用に魅力的な材料です。スピン素子の1つであるスピントランジスタは、CMOS集積回路との融合によって様々な次世代コンピューティング技術の開拓につながることが期待できます。当研究室では、シリコン二次元反転チャネルを持つ電界効果型トランジスタを作製し、その基礎デバイス物理を解明と、高いスピン依存伝導効果を達成するデバイス技術開発を行っています。