神戸大学 研究シーズ|
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研究キーワード：神戸大学における「ソフトマテリアル」 に関係する研究一覧：1件
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発表日：2025年10月14日
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イオンゲルとグラフェンで、機械学習の計算を劇的に省力化できるAIデバイスを実現
エッジAI向け省エネ技術として期待
従来の課題近年、深層学習や生成AIに代表される機械学習の消費電力が指数関数的に増大しており、深刻な社会問題となっています。この解決に向けて低消費電力かつ高い計算性能を備えた人工知能（AI）デバイスの需要が高まっています。高効率な脳型情報処理であるリザバーコンピューティング(1)を行うAIデバイス「物理リザバー」(2)は、計算負荷（必要な積和演算の数）が小さく省電力であるため注目されていますが、ソフトウェア処理に比べて低い計算性能が課題でした。成果のポイント今回、NIMS、東京理科大学、神戸大学からなる研究チームは、...
キーワード：コンピューティング/ベンチマーク/AI/アルゴリズム/クラウド/タスク/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/プライバシー/機械学習/深層学習/人工知能（AI）/生体信号/微分方程式/パルス/結び目/非線形/非線形応答/カオス/テクトニクス/イオン液体/ナノマテリアル/高分子/酸化還元反応/電子移動/電気二重層トランジスタ/ソフトマテリアル/分子吸着/2次元材料/キャリア/トランジスタ/ニューロモルフィック/メモリ/絶縁体/電界効果トランジスタ/電気二重層/電子デバイス/誘電体/過渡応答/省エネ/還元反応/イオン伝導/ナノワイヤ/電界効果/グラフェン/データ処理/トラップ/ナノスケール/ナノ構造/ニューラルネット/ネットワーク構造/フィードバック/モデル化/異常検知/移動度/光学素子/酸化還元/周波数/低消費電力/電解質/熱伝導/半導体/非線形性/脳型情報処理/神経回路網/極性輸送/リザバーコンピューティング/ニューロン/短期記憶/血液/神経回路/スマートフォン
他の関係分野：情報学数物系科学化学総合理工工学総合生物