【発表のポイント】

• スピントロニクス技術を用いた人工ニューロン素子を個別に制御できる重要技術を開発
• ニューロン素子の特性のゲート電圧による広い範囲での変調を低消費電力で実現
• 「ニューノーマル」時代での活躍が期待される人工知能ハードウェアへの応用が期待

【概要】

神経回路を模したシステム（人工知能ハードウェア）を構築し、脳に迫るエネルギー効率で高度な情報処理を実現するための研究開発が盛んに行われています。高効率な人工知能ハードウェアを実現する上で、電子の持つ電気的性質と磁気的性質（スピン）の同時利用に立脚するスピントロニクス技術の活用が有望視されています。

国立大学法人東北大学電気通信研究所の深見俊輔教授、金井駿助教、大野英男教授（現、総長）は、ヨーテボリ大学（スウェーデン）のJohan ?kerman教授のチームとの共同研究により、人工知能ハードウェアへの応用が期待されるスピントロニクス技術を用いた人工ニューロン素子の特性を低消費電力で個別に制御できる重要技術を開発しました。

今回開発された技術は音声や動画像の認識、健康状態のモニタリング、限られた情報からの未来の予測などを得意とするリザバーコンピュータなどへの応用が見込まれ、「ニューノーマル」時代に向けて今後益々の発展が期待されます。

本研究成果は2020年8月11日に英国の科学誌「Nature Communications」のオンライン速報版で公開されました。

図１） 作製した人工ニューロン素子の電子顕微鏡写真と断面模式図。

詳細（プレスリリース本文）

問い合わせ先

（研究に関すること）
東北大学電気通信研究所
教授　深見 俊輔
電話　022-217-5555
E-mail　s-fukami*riec.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

（報道に関すること）
東北大学電気通信研究所 総務係
電話　022-217-5420
E-mail　somu*riec.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）