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...

ナノスケールにおけるグラフェンシート（GS）の曲げ剛性を精度良く評価可能な新たな数理手法を開発。分子動力学シミュレーションと、微分幾何学に基づくヘルフリッヒ膜理論を融合。曲げ剛性を持つGSを設計する上で重要な指針となり、今後の新規材料開発に大きく貢献すると期待。東京科学大学（Science Tokyo） 物質理工学院 材料系の雷 霄雯（ライ・ショウブン）准教授、國廣 侑志 修士課程学生（研究当時）、藤居 俊之 教授の研究チームおよび名古屋大学 大学院工学研究科の畝山 多加志 准教授は、回位を持つグラフェンシート（Graphene Sheet：GS）に...

物質の中には、原子数個レベルの厚みの薄膜にすると、十分な厚みを持つ通常の状態（バルク状態）とは全く異なる性質を示すものがありますが、磁石にくっつかない物質を薄膜にしても磁石にくっつくように変化することはないと理論的に予想されていました。しかし例外があることも予想されており、三セレン化二クロム（Ｃｒ２Ｓｅ３）という物質で薄膜を作ったところ、磁石にくっつくように変わることを発見しました。高輝度放射光から発生するＸ線で調べると、薄膜を作るときの「台」に当たるシート状炭素グラフェンから...

京都大学 大学院工学研究科 分子工学専攻 Ｌｉ Ｚｈｕｏｗｅｉ（リ・ツオウェイ） 氏（博士課程３年）・Ｐａｉｔａｎｄｉ Ｒａｊｅｎｄｒａ（パイタンジ・ラジェンドラ） 氏（日本学術振興会 研究員）・筒井 祐介 助教・松田 若菜 氏（博士研究員）・信岡 正樹 氏（博士課程３年）・Ｃｈｅｎ Ｂｉｎ（チェン・ビン） 氏（博士課程３年）・鈴木 克明 助教・梶 弘典 教授・Ｓａｍｒａｔ Ｇｈｏｓｈ（サムラット・ゴッシュ） 氏（日本学術振興会 研究員）・田中 隆行 准教授・須田 理行 准教授・関 修平 教授は、同研究科 物質エネルギー化学専攻・Ｚｈｕ Ｔｏｎｇ（ヂウ・トン） 准教授・陰山 洋 教授、名古屋大...