アナログ型抵抗変化ニューロデバイスの実用化研究開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC14-1

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Research and Development of Resistive Analog Neuro Devices for Practical Applications

著者名: 秋永 広幸(産業技術総合研究所),島 久(産業技術総合研究所),高橋 慎(産業技術総合研究所),内藤 泰久(産業技術総合研究所)

著者名(英語): Hiroyuki Akinaga|Hisashi Shima|Makoto Takahashi|Yasuhisa Naitoh

キーワード: アナログ型抵抗変化デバイス|脳型デバイス|脳型推論集積システム|機能性酸化物|信頼性|Resistive Analog Neuro Device|AI device|Artificial Neural Network System for Inference|Functional Oxides|Reliability

要約(日本語): 我々は，アナログ型抵抗変化デバイス(Resistive Analog Neuro Device; RAND)を用いて，消費エネルギーを低減し，従来型計算機の不得意な処理を補完する「脳型推論集積システム」を，ソフト・ハード一体で開発している。RANDは，酸化物を上部，下部電極で挟んだ簡単な積層構造からなる。すでに製品化されていて，同様な積層構造を持つ抵抗変化型不揮発性メモリの技術資産を用いて，その開発を推進できるという強みを持っている。本講演では，まず，当該研究分野の動向を紹介し，次に，アナログ型抵抗変化デバイスとその実用化を想定した信頼性特性評価に関する最近の研究成果を述べる。

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