イオン液体中の電気化学反応を用いたIntelligent Connection Deviceの温度依存性

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC16-5

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Intelligent Connection using Ionic Liquids: Role of Electrochemical Reaction and its Temperature Dependence

著者名: 小林 正和（長瀬産業/東京理科大学）,島 久（産業技術総合研究所）,内藤 泰久（産業技術総合研究所）,秋永 広幸（産業技術総合研究所）,佐藤 暖（産業技術総合研究所/東京理科大学）,松尾 拓真（産業技術総合研究所/東京理科大学）,木下 健太郎（東京理科大学）,野上 敏材（鳥取大学）,伊藤 敏幸（豊田理化学研究所）,折井 靖光（長瀬産業）

著者名(英語): Masakazu Kobayashi (NAGASE & CO., LTD/Tokyo University of Science),Hisashi Shima (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Yasuhisa Naitoh (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Hiroyuki Akinaga (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Dan Sato (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology/Tokyo University of Science),Takuma Matsuo (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology/Tokyo University of Science),Kentaro Kinoshita (Tokyo University of Science),Toshiki Nokami (Tottori University),Toshiyuki Itoh (Toyota Physical and Chemical Research Institute),Yasumitsu Orii (NAGASE & CO., LTD)

キーワード: インテリジェントコネクションデバイス|リザバーコンピューティング|イオン液体|電気化学反応|非ノイマンアーキテクチャー|Intelligent Connection Device|Reservoir Computing|Ionic Liquids|Electrochemical Reaction|Non-Von Neumann Architecture

要約(日本語): AIモデルの学習に要する計算量は指数的であり、これによる消費電力増大も課題となっている。3次元積層及びHeterogeneous Integration(HI)技術により処理能力向上が検討されていると同時に、チップ間接続技術高度化が望まれている。我々は、接続技術に生体を模倣したAI処理機能を持つIntelligent Connection (IConnect) Deviceを提案する。接続箇所に金属イオン添加イオン液体を介在させ、入力信号に対する電気化学的反応の時系列情報特徴抽出への応用可能性を検討した。イオン液体中の金属析出・溶解を反映した非線形出力信号を取得し、時系列データ処理モデルであるリザバー計算性能を確認した。本研究では、周囲温度が生体の学習へ影響を及ぼすことと同様に、本デバイスの温度ごとの情報処理性能の違いから周囲環境により学習方法が変わるような接合技術への応用可能性について述べる。