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「トランジスタ」 に関係する研究一覧：2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
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発表日：2025年3月11日
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多端子形双方向直流コンバータを開発
複数のエネルギーデバイスを融合する電力インターフェース
電力インターフェースの入力側・出力側に複数のエネルギーデバイスをもつシステム構成に対応できることがMP-BDCの価値を高めることになります。具体的には、入力直列-出力並列(ISOP)、入力並列-出力直列(IPOS)などの電力変換器の多重化に対応できるだけでなく、入力側・出力側がそれぞれ単一もしくは複数のエネルギーデバイスで構成される場合でも双方向（相互）に電力変換できる機能が求められます。また、直流負荷の電力需要に依存して変動する直流母線電圧に大きく左右されず、BESSとEVの蓄電量を自在に制御することも必要です。この課題に対して、当研究グループでは、先に開発した「インターリーブチャージポンプ...
キーワード：電力制御/インターフェース/AI/モノのインターネット（IoT）/情報学/人工知能（AI）/産学連携/トポロジー/ノイズ/高周波/ケイ素/MOSFET/エネルギー貯蔵/トランジスタ/高電圧/蓄電池/電力システム/電力工学/電力変換/半導体デバイス/力制御/カーボンニュートラル/デジタル化/持続可能/省エネ/低炭素/分散型電源/マネジメント/持続可能な開発/電池/燃料電池/カーボン/SiC/パワーエレクトロニクス/マイクロ/化学工学/軽量化/航空機/自動車/周波数/設計法/電気自動車/電力変換器/半導体
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学化学工学