講演情報
[9a-N106-5]強化学習を用いた電圧印加スケジューリングによるアナログメモリスタ特性の高効率最適化
〇DIAO ZHUO1、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、計測インフォマティクス、機械学習
アナログメモリスタは多段階の抵抗状態設定が可能であり、AI計算などへの応用が期待されるが、非線形な抵抗変化が性能の課題である。本研究では、強化学習を用いた電圧印加最適化フレームワークを提案し、線形性と書き込み効率の両立を図る。シミュレーションによる事前学習と実デバイスへの転移学習を組み合わせることで、煩雑な手動調整を排除し、高精度かつ効率的な抵抗制御を自律的に実現可能であることを示した。