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J-GLOBAL ID：201902289626044484   整理番号：19A2897623

ニューロデバイスの研究最前線 スピントルク発振器を用いた物理リザバー計算

Physical Reservoir Computing Using Spin Torque Oscillator

著者 (5件)： 常木澄人 (産業技術総合研 スピントロニクス研究セ) ,  谷口知大 (産業技術総合研 スピントロニクス研究セ) ,  三輪真嗣 (東大 物性研) ,  中嶋浩平 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  久保田均 (産業技術総合研 スピントロニクス研究セ)
資料名： まぐね  (Magnetics Japan)
巻： 14  号： 6  ページ： 335-340  発行年： 2019年12月01日 
JST資料番号： L5842A  ISSN： 1880-7208  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 物理リザバー計算は,コンピュータ科学と応用物理学の間に存在する新しい学際的話題である。それは情報処理のために物理的動的挙動を使用する。最近,スピントロニクス発振器を用いた物理リザバー計算は,デバイスの小型化,低エネルギー消費,非線形動力学などが高度統合化ネットワークシステムの実現に有利であるのため,多くの注目を集めている。本レビュー論文では,スピントロニクス技術に基づいて,物理リザバー計算を含む脳刺激型計算の概要を示す。リザバー計算の性能指数である短時間記憶容量と非線形容量の最近の測定に関する簡単な報告も与える。スピントロニクスデバイスを用いたリザバー計算の更なる開発の将来方向についても論じる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *発振器 ,  トルク ,  電子スピン ,  計算 ,  計算機科学 ,  物理学 ,  *スピントロニクス ,  非線形力学 ,  記憶容量 ,  パリティ検査 ,  情報処理 ,  *神経回路網 ,  音声認識 ,  ニューロン ,  データ蓄積 ,  消費電力 ,  計算機網 ,  分散処理 ,  エッジコンピューティング ,  リカレントニューラルネットワーク ,  人工神経
準シソーラス用語： スピントルク発振器 ,  *貯蔵コンピューティング ,  応用物理学 ,  回帰型ニューラルネットワーク ,  人工ニューロン ,  低電力

分類 (2件)： 情報工学基礎理論一般  (JB01000T) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (30件)：

• I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville: Deep Learning, MIT Press, Cambridge (2017).
• D. P. Mandic and J. A. Chambers, Recurrent Neural Net-works for Prediction: Learning Algorithms, Architectures and Stability, Wiley (2001).
• W. Maass, T. Natschläger, and H. Markram: Neural Com-put., 14, 2531 (2002).
• H. Jaegar and H. Haas, Science 304, 78 (2004).
• D. Verstraeten, B. Schrauwen, M. D'Haene, and D. Stroobandt: Neural. Netw., 20, 391 (2007).

タイトルに関連する用語 (4件)： 研究 ,  スピントルク発振器 ,  物理 ,  計算