[24p-31A-1~14] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

14:30 〜 14:45奨励賞エントリー

[24p-31A-6] CNN による ReRAM 電流値ゆらぎパターン分類手法とゆらぎの物理モデル

〇山田 歩¹、三澤 奈央子¹、松井 千尋¹、竹内 健¹ (1.東大工)

キーワード：

抵抗変化型メモリ,電流値ゆらぎ,物理モデル

本研究では、抵抗変化型メモリ（ReRAM）のゆらぎ現象の解析のため、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いたゆらぎパターン分類器（Fluctuation Pattern Classifier, FPC）を提案し、これを用いて測定電流データの分類・解析を行った。また、解析結果に基づきTaO_X ReRAMにおけるゆらぎの物理モデルを考察した。