Shin-Yi Min 研究室

主宰者：Shin-Yi Min
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Min研究室は、時系列データの処理と機械学習を効率的に実行する新しい計算デバイスの開発に取り組んでいます。特に、ハフニアとジルコニウムから成る強誘電体薄膜をトランジスタやキャパシタに組み込み、その電気分極の動的特性を活用した「物理リザーバコンピューティング」という手法を研究しています。従来のシリコン計算機よりも低消費電力で、音声認識や時系列予測などの人工知能タスクを実行できることが特徴です。 研究室では、強誘電体薄膜の組成や結晶構造の制御を通じて、より複雑な分極切り替えダイナミクスを持つ反強誘電体的特性を示す材料を開発し、計算性能の向上を実現しています。また、動作電圧の最適化や多層デバイス構成の工夫により、リザーバコンピューティングの精度向上に取り組んでいます。さらに、これらのデバイスが長期使用による劣化に対して堅牢であることを実験的に示し、実用化に向けた課題解決を進めています。 2021年の研究では、有機材料や酸化物ナノ複合材料を用いた「メムリスタ」という2端子デバイスも開発しており、バイオマテリアルから炭素ナノチューブ、酸化物まで、多様な材料系で抵抗切り替え特性を持つメモリデバイスを検討してきました。これらの研究は、エッジAI応用に向けた次世代低消費電力計算プラットフォーム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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