[16a-A33-1~11] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

9:15 〜 9:30

[16a-A33-2] アナログメモリスタの線形・多段階抵抗レベル制御

〇DIAO ZHUO¹、Meng Zijie¹、山本 遼平¹、藤平 哲也¹、酒井 朗¹ (1.阪大院基礎工)

キーワード：

アナログメモリスタ、人工ニューラルネットワーク、機械学習

人工ニューラルネットワーク（ANN）の技術革新により, AI計算力の確保が重要となっている. AI計算力は大量の積和演算を並列処理する能力に依存し, CMOSベースのGPUやTPU以外に, メモリスタが有望視されている. メモリスタは単一素子でアナログ的な演算が可能で, analog-to-digital converterを組み込むことで従来のCMOSコンピュータと互換性を持つ. しかし, 多くのメモリスタは非線形な抵抗変化を示し, ANN計算の精度を損なう. 本研究では, 抵抗変化を線形かつ多段階に制御する手法を開発し, 浮動小数点の精度に合わせて64(6 bits), 128(7 bits), 256(8 bits) 個の均等な抵抗状態に分けることに成功した.