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研究キーワード：東京大学における「ニューラルネット」 に関係する研究一覧：19件
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発表日：2026年4月21日
1
DNA情報を98%圧縮し、作物の性質を高精度予測
―AIにより計算時間を大幅短縮、品種改良を加速―
東京大学大学院農学生命科学研究科の雷帆タンジラ特任助教と岩田洋佳教授らの研究グループは、作物のゲノムデータを大幅に圧縮しながら、収量や草丈などの性質を高精度に予測できる新しい深層学習手法「ConvCGP」を開発しました。 近年の品種改良では、数百万から1,000万以上の遺伝マーカーを含むゲノムデータを用いて、作物の性質を予測する「ゲノミック予測」が活用されています。しかし、データの大規模化により、計算時間やデータ保存の負担が大きな課題となっていました。 本研究では、重要な遺伝情報を保ったままデータを圧縮し、その圧縮データから作物の性質を予測する手法を開発しました。その結...
キーワード：データ管理/データ圧縮/データ駆動/AI/ニューラルネットワーク/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/人工知能（AI）/Lasso/遺伝情報/持続可能/サポートベクターマシン/データ処理/ニューラルネット/トウモロコシ/病害抵抗性/環境ストレス/イネ/抵抗性/ベクター/スクリーニング/ゲノム/ストレス
他の関係分野：情報学環境学生物学工学農学
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発表日：2026年4月14日
2
国際的で大規模な第一原理計算・熱伝導データベースを構築
―高精度データとAIを活用した熱機能材料探索に期待―
東京大学大学院工学系研究科の塩見淳一郎教授、統計数理研究所の大西正人特任准教授（兼：東京大学大学院工学系研究科客員研究員）、同研究所の吉田亮教授、物質・材料研究機構の只野央将グループリーダー、東京大学大学院情報理工学系研究科（兼：同大学情報基盤センター）の鈴村豊太郎教授、同大学情報基盤センターの華井雅俊特任助教、ノートルダム大学のLUO Tengfei教授、ナンヤン理工大学のHIPPALGAONKAR Kedar准教授、カーネギーメロン大学のMCGAUGHEY Alan教授、オークリッジ国立研究所のLINDSAY Lucas上級研究員、パデュ―大学のRUAN Xiulin教授、南カロライナ大...
キーワード：データ駆動/AI/オープンデータ/グラフニューラルネットワーク/ニューラルネットワーク/機械学習/最適化/情報基盤/人工知能（AI）/分散計算/スケーリング則/準粒子/スケーリング/データベース化/輸送特性/データ解析/材料科学/材料データベース/マテリアルズ・インフォマティクス/熱電変換材料/DFT/フォノン/電子デバイス/無機材料/材料特性/材料設計/磁性材料/電子構造/電子状態/電池/熱電材料/熱電変換/スピン/スピントロニクス/ニューラルネット/機能性材料/構造最適化/自動化/振動モード/振動特性/大規模計算/第一原理/第一原理計算/動特性/熱伝導/熱伝導率/熱輸送/密度汎関数理論/量子力学/インフォマティクス/機能材料/機能性/結晶構造/寿命/予測モデル/コミュニティ
他の関係分野：情報学数物系科学工学総合生物農学
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発表日：2026年3月16日
3
「見えない入力」から情報の流れを読み解く
――デュアルレポーター法を用いた細菌走化性の情報処理の解明――
東京大学 生産技術研究所の小林 徹也 教授と理化学研究所 脳神経科学研究センターの中村 絢斗 基礎科学特別研究員、大阪大学 大学院生命機能研究科の研究グループは、システムの入力から出力へと流れる「情報」を、入力の時系列を直接観測することなく定量化する新しい情報解析手法を開発し、実験的にもその有効性を実証しました。 生物は外界の刺激を感知し、その情報を処理して適切な応答を実現します。入力信号の情報がどれだけ効率的に応答へと伝達されているのかは「相互情報量」を測ることで定量化されますが、従来法では入力と出力の時系列の両方を高精度で測定する必要があり、実験計測が極めて困難でした。...
キーワード：情報量/AI/ニューラルネットワーク/情報理論/符号化/不確実性/化学物質/幾何解析/情報熱力学/ノイズ/バクテリア/性行動/生命情報/生産技術/熱力学/ニューラルネット/モーター/動力学/一細胞/化学走性/変異体/細胞間情報伝達/相互情報量/脳神経科学/シグナル伝達系/細胞内シグナル/ゆらぎ/大腸/神経科学/神経回路/神経細胞/大腸菌/免疫応答/遺伝子/遺伝子発現/細菌
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発表日：2026年3月5日
4
導波路型光デバイスによる世界最高品質のスクイーズド光生成に成功
～信頼性の高い実用的な光量子コンピュータの実現に大きく前進～
：◆量子ノイズが圧縮された光（スクイーズド光）は光量子コンピュータの根源であり、高品質かつ広帯域であることが高速量子計算には求められています。◆今回、光デバイスや制御システムの改良により、テラヘルツ級の広帯域性を有する光パラメトリック増幅器を用いて、導波路型光デバイスでの世界最高となる10.1 dBの量子ノイズ圧縮に成功しました。◆光通信波長帯で実現したこの成果は、IOWN技術を融合した高速な量子コンピュータの実現を可能にし、ニューラルネットワーク応用や、将来的な誤り耐性型高速量子コンピュータ実現を大きく加速します。 NTT株式会社（以下...
キーワード：誤り訂正/量子アルゴリズム/アルゴリズム/ニューラルネットワーク/最適化/符号化/量子計算/非線形/閉じ込め/量子コンピュータ/量子もつれ/量子情報/量子情報処理/ノイズ/広帯域/テラヘルツ/磁場/量子ビット/振動子/スクイーズド光/共振器/光デバイス/光通信/光導波路/導波路/非線形光学/非線形光学効果/分極反転/誘電体/ニオブ/強誘電体/ニオブ酸リチウム/ニューラルネット/リチウム/制御システム/低消費電力
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発表日：2026年1月29日
5
量子版「カオスの縁」で計算能力が最大化
―脳や生態系に共通する普遍現象を量子多体系で発見―
◆ 量子多体系のダイナミクスを計算に活用する機械学習手法「量子リザバーコンピューティング」について、量子カオスを示す代表的な模型を用いて性能を系統的に解析しました。◆ 秩序とカオスの境界に位置する量子版「カオスの縁」において、量子リザバーコンピューティングの計算能力が最大となることを明らかにしました。◆ 脳活動や生態系モデルなどの複雑系で注目されてきたカオスの縁が、量子の世界でも重要な役割を果たすことを示し、古典系と量子系を貫く新たな普遍的視座を提供する成果です。 ...
キーワード：量子アルゴリズム/コンピューティング/ベンチマーク/リアルタイム処理/アルゴリズム/スーパーコンピュータ/タスク/ニューラルネットワーク/機械学習/高性能計算/最適化/脳活動/固有値/ランダム行列/ランダム行列理論/相転移現象/非線形/普遍性/複雑系/物性物理/量子カオス/量子ダイナミクス/量子情報/量子多体系/カオス/相転移/スペクトル/超伝導/環境適応/量子コンピューティング/ダイナミクス/ニューラルネット/生態系モデル/量子力学/生態系/リザバーコンピューティング
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学生物学工学農学
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発表日：2026年1月28日
6
脳に近づくAI
――教師なし学習を行うエコーステートネットワーク――
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程の山田泰輝大学院生、公立はこだて未来大学システム情報科学部複雑系知能学科の香取勇一教授、東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構（WPI-IRCN）の藤原寛太郎准教授らの研究グループは、ニューラルネットワークの一種であるエコーステートネットワーク（ESN） において、教師なし学習 に基づく新しい定式化を提案しました。 この方法では、従来のように「正解データ」をあらかじめ与えなくても、入力データのパターンを自分で学び取り、さらに入力データに含まれる雑音を外部情報に頼ることなく取り除くこと...
キーワード：パターン認識/教師なし学習/AI/インテリジェンス/タスク/ニューラルネットワーク/時系列データ/情報学/人工知能（AI）/複雑系/ノイズ/数値実験/リザバー計算/電子回路/理論解析/ニューラルネット/モデル化/脳型情報処理/ヘルスケア
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発表日：2026年1月22日
7
テンソルツリーによる生成モデル構築のスキーム
―生物系統樹など、因果関係の解明が可能―
東京大学物性研究所 赤松克哉特任研究員（研究当時：大学院理学系研究科博士後期課程）、同 川島直輝教授、京都大学大学院情報学研究科 原田健自助教、東京大学大学院理学系研究科 大久保毅特任准教授の共同研究チームは、生成モデリングの代替パラダイムとして、対象確率分布をモデル化する単層非負値適応テンソルツリー（NATT）の構造最適化スキームを提案した。NATTスキームは、テンソルツリー形式で表現できる確率分布関数のうち、与えられたサンプルの集合に最も適合するものを求めるためのものである。個々のサンプルは多数の...
キーワード：ベンチマーク/情報量/生成モデル/AI/スーパーコンピュータ/ニューラルネットワーク/ベイジアンネットワーク/画像認識/機械学習/最適化/情報学/人工知能（AI）/テンソルネットワーク/多体問題/物性理論/因果関係/内部構造/波動関数/系統樹/ミトコンドリアDNA/HPC/シミュレーション/ニューラルネット/ネットワーク構造/モデリング/モデル化/モビリティ/構造最適化/相互情報量/ミトコンドリア
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発表日：2025年11月8日
8
マウスの「痛み」をAIで数値化
――マウスの表情から痛みを自動判定する新技術を開発――
東京大学大学院農学生命科学研究科の小林幸司特任講師・村田幸久准教授の研究グループは、人工知能(AI)の技術を応用し、マウスの「顔の表情」から痛みを自動で判定できる新しい解析手法を開発しました。これまでの動物実験では、痛みの有無を研究者が目視で観察して判断してきました。しかし、動物の顔の微妙な変化を人間の目で正確に見分けることは難しく、観察者の主観や経験により結果が異なることが課題でした。本研究では、AIの一種である畳み込みニューラルネットワークを活用し、マウスの表情画像をもとに客観的かつ自動的に痛みを判定するアルゴリズムを構築しました。本成果は、痛みの仕組解明や創薬研究の信頼性を飛躍...
キーワード：AI/アルゴリズム/ニューラルネットワーク/画像認識/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/人工知能（AI）/神経ペプチド/CAM/ニューラルネット/可視化技術/筋ジストロフィー/実験動物/動物福祉/片頭痛/運動機能/評価法/モデルマウス/マウス/ラット/創薬/薬理学/遺伝子/動物実験/標準化/放射線/疼痛
他の関係分野：情報学生物学工学総合生物農学
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発表日：2025年10月18日
9
セラミックス粒界における高速原子拡散の直接観察に成功
―セラミックスの焼結メカニズムの解明と新たな粒界設計指針の構築―
東京大学大学院工学系研究科附属総合研究機構の幾原雄一東京大学特別教授（兼：東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）教授）、柴田直哉教授、石川亮特任准教授、二塚俊洋特任研究員らのグループは、名古屋大学の松永克志教授、横井達矢准教授と共同で、原子分解能電子顕微鏡法と理論計算（シミュレーション、注2）により、原子が結晶粒界に沿って高速拡散（注4）する機構を明らかにしました。セラミックスの多結晶体に極微量の添加元素を導入すると、さまざまな材料物性の性能を向上させることができます。これまでに、結晶粒界が添加元素の高速拡散経路であることは知られていましたが、原子レベルでの...
キーワード：アルゴリズム/スーパーコンピュータ/ニューラルネットワーク/機械学習/産学連携/結晶格子/拡散過程/時間分解/物質科学/多結晶/多結晶体/超原子/時間分解能/電子線/電子輸送/材料科学/原子分解能/原子分解能電子顕微鏡/走査透過型電子顕微鏡/構造モデル/材料特性/STEM/イオン伝導/活性化エネルギー/原子構造/原子配列/材料設計/粒界偏析/アルミニウム/シミュレーション/ニューラルネット/格子欠陥/結晶粒界/電子顕微鏡/電子顕微鏡法/透過電子顕微鏡/動力学/熱伝導/分解能/分子動力学/量子力学/空間分解能/分子動力学計算
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発表日：2025年10月13日
10
1細胞RNAデータから細胞種とサブタイプを同定する階層的深層学習
ー新しいアーキテクチャscHDeepInsight法を開発ー
東京大学大学院新領域創成科学研究科のジア シャンルー大学院生、理化学研究所（理研）生命医科学研究センターのアロック シャルマ専任研究員、東京大学大学院理学系研究科のアルテム ルイセンコ准教授、角田達彦教授（兼 同大学大学院新領域創成科学研究科教授）らによる研...
キーワード：アーキテクチャ/画像データ/特徴抽出/類似度/AI/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/機械学習/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/ゲノミクス/ニューラルネット/階層構造/分解能/一細胞/生体内/カルス/CD8/層構造/機能解析/高分解能/オミクス/マルチオミクス/階層性/次世代シークエンサー/予測モデル/不均一性/RNA/T細胞/間質細胞/上皮細胞/免疫学/免疫細胞/遺伝子/遺伝子発現/疫学/標準化/慢性疾患
他の関係分野：情報学生物学工学総合生物農学
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発表日：2025年9月25日
11
マウスの「かゆみ」をAIで“見える化”
――かゆみの質と量を定量できる新技術を開発――
東京大学大学院農学生命科学研究科の村田幸久准教授・小林幸司特任講師らの研究グループは、マウスの「ひっかき行動」を24時間にわたって自動的に解析する新技術を開発しました。これまでのかゆみ研究は、研究者が短時間の動画を目視で観察して評価しており、夜間や長時間にわたる解析は困難でした。今回、人工知能(ニューラルネットワーク)を用いることで、日常的に生じるかゆみの質や量を正確に数値化することに成功しました。発表内容 かゆみ(掻痒:そうよう)は、アトピー性皮膚炎などの皮膚疾患やアレルギーに伴って現れる身近な症状です。しかしその影響は想像以上に深刻です。特に夜に強...
キーワード：AI/ニューラルネットワーク/最適化/深層学習/人工知能（AI）/持続性/ニューラルネット/行動解析/実験動物/動物モデル/日内変動/モデルマウス/アトピー性皮膚炎/マウス/神経回路/皮膚疾患/薬理学/アレルギー/うつ/バイオマーカー/生活の質/動物実験/放射線/抑うつ
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発表日：2025年9月10日
12
強誘電体酸化物の巨大抵抗変化を利用して脳型素子を実現
―強誘電体の電気分極を用いてシナプスの機能を模倣する―
東京大学大学院工学系研究科の田畑 仁 教授、関 宗俊 准教授、李 海寧 大学院生（研究当時）らの研究グループは、チタン酸鉛（PbTiO3）の高品質単結晶薄膜を用いた新しいメモリスタ素子を開発しました。強誘電体であり不揮発性メモリへの利用でも知られるPbTiO3の薄膜において、その高結晶性を維持したまま酸素欠損を意図的に導入することにより、半導体的な電気伝導特性と電気抵抗スイッチングが現れ、わずかな電圧印加により巨大な電気抵抗変化を示すことを見出すとともに、この素子が高精度でシナプスの機能を模倣可能であることを実証しました。このメモリスタ素子...
キーワード：コンピューティング/適応学習/アルゴリズム/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/画像認識/最適化/畳み込みニューラルネットワーク/人工知能（AI）/並列処理/環境変化/パルス/電気分極/ストロンチウム/酸素欠損/キャパシタ/ニューロモルフィック/メモリ/強誘電体薄膜/微細化/分極反転/誘電体/省エネ/チタン/ニオブ/強誘電体/単結晶/電気抵抗/電気伝導/不揮発性メモリ/スピン/スピントロニクス/ニューラルネット/酸化物/実証実験/電子顕微鏡/透過電子顕微鏡/半導体/シナプス/結晶性/ニューロン/可塑性/短期記憶/イミン/神経細胞
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学総合生物農学
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発表日：2025年7月20日
13
ディープラーニングに潜む普遍法則を発見
ディープニューラルネットワークを支配する「物理」
東京大学大学院理学系研究科の玉井敬一特任研究員、大久保毅特任准教授、藤堂眞治教授、および株式会社アイシンの張潘（チュオンファン）チュオンズイプロジェクトマネージャー、名取直毅チーフプロジェクトジェネラルマネージャー（当時）らによる研究グループ（以下「本グループ」）は、ディープラーニングに普遍的な法則が見られることを発見しました。本研究では、ディープニューラルネットワーク の信号伝搬過程と統計物理学における「吸収状態転移」（後述）の対応関係の確立に成功し、...
キーワード：量子アルゴリズム/AI/アルゴリズム/カーネル法/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/機械学習/最適化/人工知能（AI）/統計物理/統計物理学/波動関数/トレードオフ/神経系/理論解析/HPC/シミュレーション/ニューラルネット/量子力学/森林火災/ニューロン/日常生活/神経科学/感染症/脳・神経
他の関係分野：情報学数物系科学化学生物学工学農学
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発表日：2025年7月7日
14
微生物-代謝物関連性発見のための深層ベイズ統合解析法VBayesMMを開発
東京大学大学院理学系研究科のトウンダン特任研究員、アルテムルイセンコ准教授、角田達彦教授（兼 同大学新領域創成科学研究科教授）らは、変分ベイズマイクロバイオーム ・マルチオミクス （VBayesMM）という新しい手法を開発しました。本手法により、ヒトの体内や体表のマイクロバイオームのデータから、その箇所でのヒトの代謝物量を高精度に予測し...
キーワード：AI/ニューラルネットワーク/プロファイル/深層学習/人工知能（AI）/不確実性/空間解析/免疫機能/計算量/因果関係/系統樹/ニューラルネット/マイクロ/自動化/大規模解析/生体内/プロバイオティクス/土壌/微生物生態/生態学/微生物/メタゲノム解析/オミクス/オミクス解析/がん免疫/マルチオミクス/マルチオミクス解析/治療標的/ゲノム解析/メタゲノム/高脂肪食/大腸/分子機構/予測モデル/統計的手法/創薬/代謝物/大腸がん/低酸素/ゲノム/マイクロバイオーム/胃がん/遺伝子/個別化医療/細菌/細菌叢/神経疾患/睡眠/腸内細菌/腸内細菌叢/糖尿病
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学生物学工学総合生物農学
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発表日：2025年6月9日
15
光導波路多重型シリコン光行列演算回路を実証
―AIに向けた超並列光コンピューティングへの道を拓く―
東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻の竹中 充 教授、唐 睿 特任助教（研究当時）、トープラサートポン カシディット 准教授、高木 信一 教授（研究当時）、及び産業技術総合研究所光電融合研究センター光電子集積デバイス研究チームの岡野 誠 上級主任研究員らの研究グループは、JST戦略的創造研究推進事業の支援のもと、次世代AIアクセラレータに向けて行列-ベクトル乗算を加速できる新しい光プロセッサを開発しました。AI演算を加速する光プロセッサの研究は、現在世界的に大きな注目を集めています。従来の方式では、光の波長やモードなどの自由度を利用して、光による行列-ベクトル乗算が実証...
キーワード：アーキテクチャ/アクセラレータ/スケーラビリティ/プロセッサ/コンピューティング/自動運転/タスク/ニューラルネットワーク/深層学習/人工知能（AI）/空間分布/光検出器/干渉計/データ解析/検出器/磁場/フィルム/リング共振器/共振器/光回路/光導波路/相変化材料/電子回路/導波路/波長多重/ボトルネック/ゲルマニウム/シミュレーション/シリコン/ニューラルネット/マイクロ/集積回路/相変化/半導体/超並列
他の関係分野：情報学環境学数物系科学化学工学総合生物
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発表日：2025年5月19日
16
LLMの情報処理は感覚性失語症の脳活動と似ていた
―LLMと失語症との情報処理ダイナミクスの比較―
東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構（WPI-IRCN）の渡部喬光教授、合原一幸エグゼクティブ・ディレクター（特別教授）、同大学大学院情報理工学系研究科の井上克馬助教、中嶋浩平准教授（WPI-IRCN連携主任研究者）、國吉康夫教授（WPI-IRCN連携研究者）らのグループは、大規模言語モデル（LLM）内を支えている情報処理の動的過程が感覚性失語症当事者の脳活動と類似していることを明らかにしました。 LLMは、質問に対して不正確な情報を流暢な表現で返してくることが時にあります。一方、このような行動は、失語症、特にウェルニッケ失語症といった感覚性失語症でも...
キーワード：データ駆動/インテリジェンス/ニューラルネットワーク/言語モデル/情報学/信号処理/人工知能（AI）/滞在時間/脳活動/行動観察/ブレイン/分子構造/磁性体/ダイナミクス/ニューラルネット/神経活動/マッピング/言語理解/失語症/機能的MRI/MRI/神経科学/脳梗塞
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学化学総合理工工学総合生物農学
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発表日：2025年4月9日
17
AI技術で小惑星の全ての土砂を高速自動計測
―鉱山、土木、建設、防災へ応用可能―
岩石は私たちの身近な環境のみならず、太陽系内のあらゆる岩石天体に普遍的に存在します。したがって、岩石の性質や分布を詳細に把握することは、自然環境や地質学的現象の解明、さらには鉱業や土木、防災・減災など幅広い分野で極めて重要です。岩石の分布を把握することは容易に思えますが、大小さまざまな形状の土砂が膨大な数含まれる集合体を対象とすると、とたんに困難さが増し、時間的にも解析しきれなくなります。また正確かつ客観的で、再現性のある解析は手作業では困難でした。本研究グループは、約7万個の岩石の輪郭データから、CNNを用いて岩石を高速・高精度に自動識別する手法を確立しました。これにより大量...
キーワード：AI/アルゴリズム/ニューラルネットワーク/情報学/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/人工知能（AI）/産学連携/リュウグウ/地質学/小惑星/星形成/太陽/太陽系/惑星/惑星科学/惑星形成/トンネル/ニューラルネット/はやぶさ2/モニタリング/自動計測/実証実験/動力学/微小重力/防災・減災/ドローン/土砂災害/土壌
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学農学
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発表日：2025年2月15日
18
開発コストを1/40に削減するAIプロセッサの新方式を開発
―新規に必要なフォトマスクは1枚のみ、低コストと低電力動作を両立―
〈研究の背景〉AI技術は多くの産業に技術革新をもたらし、日常生活を変革すると期待されています。膨大な数のニューロンとシナプスを持つ深層ニューラルネットワークが技術の中核であり、シナプス接続を学習により最適化することでさまざまな能力を獲得しています。IoT用途においてもAIを活用した新たなアプリケーションが日々研究されています。代表例がウェアラブルIoTで、常時バイタルサインをAIで解析しモニタリングすることで病気の早期発見につながることが研究で明らかにされています。AR/VR機器ではAI機能を搭載し高機能なマシンインターフェースをユーザーに提供することで、より良いユーザー...
キーワード：システムオンチップ （SoC）/プロセッサ/インターフェース/ウェアラブル/FPGA/アルゴリズム/コンパイラ/タスク/ニューラルネットワーク/プログラミング/プログラミング言語/モノのインターネット（IoT）/音声認識/最適化/情報学/深層ニューラルネットワーク/人工知能（AI）/システムデザイン/産学連携/ASIC/非線形/CMOS/メモリ/電池/ナノメートル/ニューラルネット/ネットワーク構造/マイクロ/モニタリング/ロボット/自動化/自動車/集積回路/性能評価/低消費電力/半導体/シナプス/大脳/技術革新/ドローン/ニューロン/日常生活/心電図/早期発見/認知機能/脳波
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発表日：2025年1月0日
19
磁場履歴を記憶できる新たな巨大抵抗変化メモリ素子を実現
―磁場でも制御可能なメモリスタの開拓―
東京大学大学院工学系研究科の金田昌也大学院生、新屋ひかり特任准教授、吉田博嘱託研究員、田中雅明教授、大矢忍教授らのグループは、産業技術総合研究所の福島鉄也研究チーム長、広島大学大学院先進理工系科学研究科の武田崇仁助教、海洋研究開発機構の真砂啓技術副主幹らと共同で、印加電圧の履歴を記憶するだけでなく、一定の電圧を印加した状態において磁場履歴も記憶できる新たなメモリ（メモリスタ、注1）を実現しました。この実験には強磁性体／絶縁体／半導体の多層膜からなる電極を備えた半導体Geをチャネルとする二端子デバイスを使用しました。本研究では最大で32,900％の大きな磁気抵抗比が得られました。これは...
キーワード：コンピューティング/ニューラルネットワーク/情報学/人工知能（AI）/産学連携/海洋/磁気抵抗/イオン化/磁場/波動関数/酸化マグネシウム/磁気モーメント/磁性体/MRAM/ニューロモルフィック/メモリ/メモリ素子/強磁性/高電圧/絶縁体/電子デバイス/ゲルマニウム/強磁性体/コバルト/スピン/スピントロニクス/ニューラルネット/フィードバック/マグネシウム/極低温/酸化物/多層膜/導電性/半導体/論理回路/機能材料/機能性/層構造/ニューロン/神経細胞
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学化学総合理工工学農学