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

16:00 〜 16:15奨励賞エントリー

[16p-A33-9] イオン液体物理リザバーデバイスの出力電流波形、データ次元、および機械学習性能の間にある潜在的関係性の主成分分析(PCA)による定量化

〇久保 祐樹^1,2、宮本 峻佑³、島 久²、野上 敏材³、内藤 泰久²、秋永 広幸²、鄭 雨萌¹、木下 健太郎¹ (1.東理大先進工、2.産総研、3.鳥取大工)

キーワード：

物理リザバー、電気化学、主成分分析

イオン液体(IL)／電極界面での電気化学反応による非線形的な電流波形は物理リザバー計算に利用できる。本講演ではIL中の電気化学反応を利用した物理リザバーデバイス(PRD)が出力する電流波形をもとに、主成分分析と低ランク近似により次元性を制御した電流波形を再構築して機械学習性能を評価し、PRDの出力電流波形、データ次元、および機械学習性能の間にある潜在的関係性を定量化した結果について報告する。