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を行うAIデバイス「物理リザバー」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、...

従来の課題 炭素原子のπ結合から生じた自由に動き回る電子「π電子」について、そのスピンの特性を生かして有機分子をナノスピントロニクスへ展開する可能性が世界中で注目を集めています。ギャップ励起など、スピン同士の強い相互作用から物質全体で発現するさまざまな特性の存在は証明されてきました。しかし、分子ごとにスピンの状態を観察できる分子鎖の合成が困難であったため、単一のスピン同士がどのように相互作用をして物質全体の特性に影響しているのか、詳細な分析が困難でした。特に、スピン同士が相互作用して互いに反対方向を向く「スピン-1/2...