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「グラフェン」 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9月18日
2
デバイス界面の作り方で磁気特性が変わることを予測
次世代スピントロニクスデバイスの性能向上に期待
本研究では、量子力学に基づく理論計算とスパコンを活用して、NiFe強磁性合金とグラフェン界面の吸着エネルギーと磁気特性について、図1(左)のようにNiFe強磁性合金とグラフェンが吸着したモデルを用いて、グラフェンの吸着位置のみならずNiFe強磁性合金基板および表面の組成比を変化させながら調べました。2次元層状物質は、ファンデルワールス力という非常に弱い相互作用で積層することが知られています。このため、金属表面と2次元層状物質の吸着力も一般的に弱く、主にファンデルワールス相互作用に起因します。図1右のようにNiFe強磁性合金上におけるグラフェンの吸着位置を調べたところ、グラフェンは表面金...
キーワード：計算モデル/磁気抵抗/弱い相互作用/物質科学/強磁性金属/磁気モーメント/情報機器/接合界面/ファンデルワールス力/強磁性/層状物質/持続可能/持続可能な開発/原子構造/酸化物薄膜/磁気特性/グラフェン/スピン/スピントロニクス/トンネル/酸化物/第一原理/第一原理計算/半導体/量子力学
他の関係分野：情報学数物系科学総合理工工学