講演情報
[14p-K503-17]強誘電体ゲートFETを用いた物理リザバー計算における分極状態と学習性能の関係Ⅱ
〇請関 優1、井上 颯太1、山田 洋人1、藤村 紀文1、横松 得滋2、神田 健介2、前中 一介2、Toprasertpong Kasidit3、高木 信一3、吉村 武1 (1.阪公大工、2.兵庫県大工、3.東大工)
キーワード：
FeFET、HZO、物理リザバーコンピューティング
物理リザバーコンピューティングは、短期記憶性や非線形性、高次元性を持つ物理現象をランダムマテリアルネットワーク（リザバー）として用いる機械学習モデルであり、他のモデルに比べて消費電力や学習時間を大幅に削減できる。本研究では、上部電極の面積が異なる3種類の強誘電体キャパシタをMOSFETのゲートに接続した構造の強誘電体FETをリザバーに用い、ゲート電圧に加えたオフセット電圧が計算性能へ及ぼす影響について検証した。