磁性体中に発現する「スキルミオン」と呼ばれる粒子状のナノ磁気構造体が無数に集まると、流体のように振る舞うことを発見しました。「スキルミオン流体」をアルファベットのHの形状をした磁性体素子に流すと、AND（論理積）やOR（論理和）に対応する論理演算ができることを数値シミュレーションにより発見しました。これらの流体挙動と論理演算機能は、位相幾何学的な磁化配列を持つスキルミオンが無数に集まった結果として現れる創発的な現象と機能です。この成果により、スキルミオン1個1個を制御する高度な技術が不要となり、スキルミオンの素子応用の研究・開発が促進されると期待されます。また...

NIMSは、東京理科大学、神戸大学との共同研究により、イオンの振る舞いを利用して情報処理を行う新しいAI（人工知能）デバイスを開発しました。従来の深層学習（ディープラーニング）に比べ、計算負荷を約100分の1に減らすことに成功しています。端末機器（エッジデバイス）に直接搭載した「エッジAI」の情報処理性能への貢献が期待されます。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を行うAI...

キラルなイオン液体を用いたゲートデバイスでトポロジカル強磁性表面の制御を行い、キラリティに由来するドメインの自発偏極を実証しました。従来のEDLTはキラリティの無い分子を用いて行われてきましたが、本研究ではEDLTにキラルなイオン性分子を用いる「キラルイオンゲート」を世界で初めて提案・実証しました。分子キラリティと磁性の結合をゲートデバイスに取り入れたことにより、省電力スピントロニクス実現に向けた新しい設計指針を与えます。東京大学 生産技術研究所の松岡 秀樹 特任助教と金澤 直也 准教授らの研究グループは、名古屋大学 大学院理学研究科の須田 理行 教...

強誘電体酸化物の高品質単結晶薄膜に酸素欠損を導入することにより、巨大な電気抵抗スイッチング現象が発現することを発見。学習・忘却の機能を持つメモリスタ特性を利用した画像認識実験において、極めて高い精度の認識率を実現。次世代AI技術の根幹素子となる高性能ニューロモルフィックチップへの応用に期待。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ーへの利用でも知られるPbTiO3...

JST（理事長 橋本 和仁）は、戦略的創造研究推進事業 ALCA-Next（先端的カーボンニュートラル技術開発）の2025年度における新規研究開発課題および研究開発代表者を決定しました。本プログラムは、カーボンニュートラルへの貢献という出口を明確に見据えつつ、幅広い領域でのチャレンジングな提案を募り、科学技術パラダイムを大きく転換するゲームチェンジングテクノロジー創出を目指すものです。2025年度の提案募集は、2025年3月7日（金）～5月8日（木）に実施し、144件の応募がありました。募集締め切り後、プログラムオフィサー（PO）が領域アドバイザー（AD）らの協力...

大規模なグラフニューラルネットワーク（GNN）推論における大幅な高速化を可能にするスケーラブルなAIアクセラレーターを実現。GNN推論中の不規則メモリーアクセスをほぼ完全に解決し、計算コストを大幅に削減可能。自動運転や広告推薦システムのようなリアルタイムかつ大規模なアプリケーションへの活用に期待。東京科学大学（Science Tokyo） 総合研究院 AIコンピューティング研究ユニットの藤木 大地 准教授とJiale Yan（ジャロ・ヤン） ポスドク研究員（当時）らの研究チームは、大規模なグラフデータを効率的に処理できる新しいAIアクセラレーター「B...

シリコンチップ上で、これまでに利用されていなかった次元「光導波路多重」を用いて、光による行列-ベクトル乗算を実行する光プロセッサーを実現。シンプルなシステム構成でありながら、大規模集積が可能なチップ構造を実証。光導波路多重に加えて、従来の波長・モードの次元を組み合わせることで、AIに向けた超並列光行列演算回路の実現が期待される。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）、およ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...