PowerPoint プレゼンテーションP-11-59...
1
x y H T=304K 断面図 平面図 基板 0.2 nm SiO 2 10 µm 磁性多層膜 基板 10 µm スキルミオン の軌跡 Y. Jibiki M.G. et al., Appl. Phys. Lett, 117, 082402 (2020) 磁性多層膜 電子線リソグラフィーを用いて 作製したナノドットアレイリ ザーバと磁化状態検出用配線 リザーバー回路(Spin glass/ice reservoir)、CNN、LSTMを用いた 際の(a)short term memory capacityならびに(b) parity check capacityに依存した学習に 必要な計算コスト (1) 静磁気結合したナノマグネットアレイを用いたリザーバコンピューティング Node Input Fixed inter-node coupling 3 6 4 2 1 5 Reservoir Node state = ⋅ Output Output matrix Teacher function , −1,… Training ナノマグネットアレイを用いた リザーバコンピューティングの シミュレーション結果の一例。 (a)-(b)入力値、(c)-(e)教師 データ、(f)-(h)リザーバコン ピューティング結果。本リザー バにより教師関数を再現可能。H. Nomura, et al. Jpn. J. Appl. Phys. 58, 070901 (2019) ノード状態更新方法。磁性体の磁気 異方性を変化させることで、ノード 状態を更新 ナノマグネットアレイリ ザーバの模式図。ナノマ グネットの磁化の向きを ノード状態に利用 リザーバコンピューティングの 概要図 近年、半導体に基づく人工知能の高性能化に伴い、その消費電力は無視できな いものとなっている。そこで、本研究では、人間の脳の演算処理メカニズムに 倣った脳型演算処理技術の研究開発として、(1)ナノマグネットを用いたリ ザーバコンピューティングならびに、(2)スキルミオンを用いた超低消費電力 計算器に関する研究を実施した。 P-11-59 ICT重点技術の研究開発 次世代人工知能技術の研究開発 人間の脳の演算処理メカニズムに倣った脳型演算処理技術の研究開発 大阪大学大学院基礎工学研究科 産業技術総合研究所 ポスター番号 【研究開発の背景】 人工知能技術の発展に伴い、消費エネルギーの増大が懸念されている。既存のノ イマン型の半導体技術を用いて人工知能を構成すると、人間の脳と競争させるために約1 kWの消費電力 が必要となる。これは20 Wで動作する人間の脳の50倍に匹敵する。我々は、この消費エネルギーを下げる ために、生体が利用している熱揺らぎに着目した。熱揺らぎを利用すると、情報を扱うために必要な最小の エネルギー（熱力学限界）に迫る人工知能の創出が期待できる。 研究目的 スキルミオンと呼ばれる固体中の粒子の熱揺らぎを用いて超低消費電力計算器の基盤回路 ・素子を実現 【本研究開発成果に関する連絡先】 大阪大学・鈴木義茂 [email protected] ICTイノベーションフォーラム2020 ICT重点技術の研究開発プロジェクト 【謝辞】 本研究開発は株式会社ULVACの補助及び 総務省の委託を受けて実施したものです。 磁気光学Kerr効果顕微鏡像 30 25 20 15 10 5 0 y (m) 30 20 10 0 y (µm) 0 10 20 30 30 20 10 0 x (µm) (2)スキルミオンを用いた超低消費電力計算器 スキルミオンの軌跡 外部のエネルギー供給が無くても 運動するスキルミオンの観測に成功 ⇒我々の拡散係数は従来研究 * の約100倍（高速） * J. Zazvorka et al., Nat. Nanotechnol, (2019) スキルミオン 矢印は磁極の 向きを表す - 室温で制御・検出が可能 - 集積化が可能 - 消滅に大きなエネルギーが必要 - 固体中で粒子の様に振る舞う準粒子 利点 0 s 17 s 27 s 33 s 時間 ① ② ③ ④ 【回路と素子の実装】 回路（配線） ハブ（分岐路） ラチェットと C-join スキルミオンの 通過を妨げるバリア スキルミオン回路 スキルミオン ラチェット： 一度通過 したら逆方向には伝 搬できない素子 C-join：二つのスキル ミオンが同時に入って きたときにそれらを通 過させる素子 バリア制御用細線 バリアの制御によりC-join （二本のラチェット）を実現 超薄膜SiO 2 の追加成膜により回路とハブを実装 Input Output NOT素子 Input 1 Output Input 2 OR素子 AND素子 “0” “1” G.L.Snider et al., J. Appl. Phys (1999) Majority gate Fanout スキルミオン NOT素子 スキルミオン AND・OR素子 スキルミオン情報伝搬素子 【結論】 本研究ではス キルミオンの回路・ハ ブ・C-join・ラチェット・ NOT・AND・OR・情報 伝搬素子等の基盤技 術を実現した。将来的 に、これらは脳型計算 器の基盤技術となる。 黒い点は スキルミオン
Transcript of PowerPoint プレゼンテーションP-11-59...
x
y
H
T=304K
断面図
平面図
基板
0.2 nm SiO2
10 µm
磁性多層膜
基板
10 µm
スキルミオンの軌跡
Y. Jibiki M.G. et al., Appl. Phys. Lett, 117, 082402 (2020)
磁性多層膜
電子線リソグラフィーを用いて作製したナノドットアレイリザーバと磁化状態検出用配線
リザーバー回路(Spin glass/ice reservoir)、CNN、LSTMを用いた際の(a)short term memory capacityならびに(b) parity check capacityに依存した学習に必要な計算コスト
(1) 静磁気結合したナノマグネットアレイを用いたリザーバコンピューティング
𝑢 𝑘𝒙 𝑘
Node
Input
Fixed inter-node coupling
𝑥3𝑥6
𝑥4
𝑥2
𝑥1
𝑥5
Reservoir
Node state
𝑜 𝑘 = 𝒙 𝑘 ⋅ 𝑾Output Output matrix
Teacher function𝑓 𝑢 𝑘 , 𝑢 𝑘 − 1 ,… Training
ナノマグネットアレイを用いたリザーバコンピューティングのシミュレーション結果の一例。(a)-(b)入力値、(c)-(e)教師データ、(f)-(h)リザーバコンピューティング結果。本リザーバにより教師関数を再現可能。H. Nomura, et al. Jpn. J. Appl. Phys. 58, 070901 (2019)
ノード状態更新方法。磁性体の磁気異方性を変化させることで、ノード状態を更新
ナノマグネットアレイリザーバの模式図。ナノマグネットの磁化の向きをノード状態に利用
リザーバコンピューティングの概要図
近年、半導体に基づく人工知能の高性能化に伴い、その消費電力は無視できないものとなっている。そこで、本研究では、人間の脳の演算処理メカニズムに倣った脳型演算処理技術の研究開発として、(1)ナノマグネットを用いたリザーバコンピューティングならびに、(2)スキルミオンを用いた超低消費電力計算器に関する研究を実施した。
P-11-59
ICT重点技術の研究開発 次世代人工知能技術の研究開発
人間の脳の演算処理メカニズムに倣った脳型演算処理技術の研究開発大阪大学大学院基礎工学研究科 産業技術総合研究所
ポスター番号
【研究開発の背景】人工知能技術の発展に伴い、消費エネルギーの増大が懸念されている。既存のノイマン型の半導体技術を用いて人工知能を構成すると、人間の脳と競争させるために約1 kWの消費電力が必要となる。これは20 Wで動作する人間の脳の50倍に匹敵する。我々は、この消費エネルギーを下げるために、生体が利用している熱揺らぎに着目した。熱揺らぎを利用すると、情報を扱うために必要な最小のエネルギー（熱力学限界）に迫る人工知能の創出が期待できる。研究目的スキルミオンと呼ばれる固体中の粒子の熱揺らぎを用いて超低消費電力計算器の基盤回路・素子を実現
【本研究開発成果に関する連絡先】大阪大学・鈴木義茂[email protected]
ICTイノベーションフォーラム2020ICT重点技術の研究開発プロジェクト
【謝辞】本研究開発は株式会社ULVACの補助及び総務省の委託を受けて実施したものです。
磁気光学Kerr効果顕微鏡像
30
25
20
15
10
5
0
y (
m)
3020100x (m)
y (µ
m)
x (µm)0 10 20 30
30
20
10
0
x (µm)
(2)スキルミオンを用いた超低消費電力計算器
スキルミオンの軌跡
外部のエネルギー供給が無くても運動するスキルミオンの観測に成功
⇒我々の拡散係数は従来研究*の約100倍（高速）* J. Zazvorka et al., Nat. Nanotechnol, (2019)
スキルミオン
矢印は磁極の向きを表す
- 室温で制御・検出が可能- 集積化が可能- 消滅に大きなエネルギーが必要- 固体中で粒子の様に振る舞う準粒子
利点
0 s
17 s
27 s
33 s
時間
①
②
③
④
【回路と素子の実装】
回路（配線） ハブ（分岐路） ラチェットとC-join
スキルミオンの通過を妨げるバリア
スキルミオン回路
スキルミオン
ラチェット：一度通過したら逆方向には伝搬できない素子
C-join：二つのスキルミオンが同時に入ってきたときにそれらを通過させる素子
バリア制御用細線
バリアの制御によりC-join（二本のラチェット）を実現
超薄膜SiO2の追加成膜により回路とハブを実装
Input
Output
NOT素子
Input 1OutputInput 2
OR素子AND素子
“0” “1”
G.L.Snider et al., J. Appl. Phys (1999)
Majority gate
Fanout
スキルミオンNOT素子 スキルミオンAND・OR素子 スキルミオン情報伝搬素子 【結論】本研究ではスキルミオンの回路・ハブ・C-join・ラチェット・NOT・AND・OR・情報伝搬素子等の基盤技術を実現した。将来的に、これらは脳型計算器の基盤技術となる。
黒い点はスキルミオン
