Eishin Nako 研究室

主宰者：Eishin Nako
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、強誘電性材料を用いた次世代電子デバイスと、それを応用した機械学習処理システムの研究を進めています。特に、シリコン基板上にハフニア・ジルコニア酸化物の強誘電体薄膜を組み込んだトランジスタやキャパシタを開発し、その分極現象の物理特性を詳細に理解することに取り組んでいます。これらのデバイスでは、電界を加えたときの分極の動的挙動と電荷との相互作用が重要な役割を果たします。 研究の大きな特徴は、強誘電体デバイスが本来持つ非線形性と時間的記憶性を利用して、時系列データ処理に適した「リザーバコンピューティング」という計算システムを実現していることです。このシステムでは、入力信号に応答したデバイスの電流や電圧変化を仮想的なニューロンとして扱い、音声認識や非線形予測といったAI的なタスクを低エネルギーで処理することができます。デバイスの入出力条件や複数デバイスの組み合わせ方を最適化することで、計算性能を大幅に向上させる手法を実験的に検証しています。 さらに、長期運用時のデバイス劣化への対策や、異なる動作モード（電流出力・電圧出力）による効率化にも力を入れており、実用的なエッジAI（端末上での機械学習）デバイスの実現を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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