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スキルミオンスピン波リザバーの高度な文字認識機能を実証
[23/11/29]
提供元：共同通信PRワイヤー
提供元：共同通信PRワイヤー
IoT時代を支える省エネ・安定・低コストな情報処理デバイスの実現に道
2023年11月29日
早稲田大学
発表の詳細は早稲田大学公式WEBサイトをご覧ください⇒
発表のポイント
現代エレクトロニクスの主要材料である半導体に比べ、磁性体は高い放射線耐性や熱擾乱耐性、繰り返し刺激に対する耐性を持つため、過酷な環境下で長期間、少ないエネルギー供給で、安定に動作することが要求されるIoT時代のユビキタス素子*1の材料に適しています。
磁性体を材料とするリザバーコンピューティング*2素子の一つである「スキルミオンスピン波リザバー」の情報処理性能を、実用的な情報処理タスクである「手書き文字認識タスク」において、数値シミュレーションにより検証しました。
その結果、スキルミオン結晶*3のスピン波が備えている「非線形変換性」と「短期記憶性」により、磁性体を利用したリザバーでも高い正答率で手書き数字を正しく認識できることを実証しました。
スキルミオン結晶をリザバー*4として活用することで、低コストで作れる安定性や省エネ性に優れたコンピューティング素子の実現が期待されます。
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202311283478-O1-yi02Xu3Y】
早稲田大学理工学術院のリー・ムークン（Mu-Kun Lee）講師、および望月維人（もちづきまさひと）教授の研究グループは、磁性体中に発現するトポロジカル磁気渦の集合体「スキルミオン結晶」を伝わる磁気モーメントの波（スピン波）を新しい情報処理技術であるリザバーコンピューティングに活用することで、磁性体を材料とするリザバーでも人が手で書いた文字を高い精度で認識できることを数値シミュレーションにより実証しました。スキルミオン結晶は磁場を印加するだけで自発的に形成されるため、従来の磁性体を用いたリザバー素子と異なり、その作成において高度な微細加工や複雑な製造プロセスを必要としないという利点があります。来るべきIoT社会に向けて、低コストで作れる安定性や省エネ性に優れたコンピューティング素子を実現する道を切り拓きました。
本研究成果は、国際学術出版社であるNature Research社発行による『Scientific Reports』誌（論文名：Handwritten digit recognition by spin waves in a Skyrmion reservoir）に2023年11月8日（木）（現地時間）に掲載されました。
用語解説
※１ ユビキタス素子
英語「ubiquitous」の意味の通り、我々の日常生活や身の回りで広く使われるデバイスのこと。※２ リザ
※２ リザ バーコンピューティング
脳機能を模倣した情報処理方式の一つ。入力信号をリザバーと呼ばれる媒質に通して非線形変換を施すことで高い次元のデータ空間にマップした後、線形変換によって出力を得る。線形変換に用いる行列（重み行列）を学習により最適化することで、それぞれの問題やタスクに対応する情報処理機能を獲得。時系列パターンの認識や、エラーへの寛容さが要求される情報処理に適している。
※３ スキルミオン結晶
磁性体中の磁気モーメントが集団で形成する「スキルミオン」と呼ばれる磁気渦が、三角格子状や正方格子状など空間周期的に配列した磁気秩序状態。様々な物性現象や物質機能の宝庫になっていることが、近年の研究で明らかになってきている。
※４ リザバー
リザバーコンピューティング（※２を参照）の根幹をなす構成要素で、入力信号を読み出し信号に変換する役割を果たす動的媒質。様々な材料や現象を利用して実現できるため、これまでに光回路や生体、力学機械、半導体、磁性体などを利用した多彩なリザバーが研究・提案されている。入力データを非線形に変換することで高い次元の情報空間にマップしたり、時系列データの過去の入力履歴を一定期間記憶することで情報の時空間相関を取り込んだりする役割を果たす。リザバーコンピューティングでは、リザバーで変換された信号を読み出し、これに重み行列を掛けて線形変換を行うことで情報処理を実行する。この時、リザバーによる信号変換はブラックボックスとして扱えるため、最適化が必要な行列は線形変換の重み行列に限定される。そのため少ない計算コースで情報処理ができるという利点がある。
論文情報
雑誌名：Scientific Reports
論文名：Handwritten digit recognition by spin waves in a Skyrmion reservoir
（スキルミオンリザバーにおけるスピン波伝搬を利用した手書き数字認識）
執筆者名（所属機関名）： リー・ムークン、望月維人(いずれも、早稲田大学)
掲載予定日時（現地時間）：2023年11月8日
掲載URL：https://doi.org/10.1038/s41598-023-46677-w
DOI：10.1038/s41598-023-46677-w
2023年11月29日
早稲田大学
発表の詳細は早稲田大学公式WEBサイトをご覧ください⇒
発表のポイント
現代エレクトロニクスの主要材料である半導体に比べ、磁性体は高い放射線耐性や熱擾乱耐性、繰り返し刺激に対する耐性を持つため、過酷な環境下で長期間、少ないエネルギー供給で、安定に動作することが要求されるIoT時代のユビキタス素子*1の材料に適しています。
磁性体を材料とするリザバーコンピューティング*2素子の一つである「スキルミオンスピン波リザバー」の情報処理性能を、実用的な情報処理タスクである「手書き文字認識タスク」において、数値シミュレーションにより検証しました。
その結果、スキルミオン結晶*3のスピン波が備えている「非線形変換性」と「短期記憶性」により、磁性体を利用したリザバーでも高い正答率で手書き数字を正しく認識できることを実証しました。
スキルミオン結晶をリザバー*4として活用することで、低コストで作れる安定性や省エネ性に優れたコンピューティング素子の実現が期待されます。
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202311283478-O1-yi02Xu3Y】
早稲田大学理工学術院のリー・ムークン（Mu-Kun Lee）講師、および望月維人（もちづきまさひと）教授の研究グループは、磁性体中に発現するトポロジカル磁気渦の集合体「スキルミオン結晶」を伝わる磁気モーメントの波（スピン波）を新しい情報処理技術であるリザバーコンピューティングに活用することで、磁性体を材料とするリザバーでも人が手で書いた文字を高い精度で認識できることを数値シミュレーションにより実証しました。スキルミオン結晶は磁場を印加するだけで自発的に形成されるため、従来の磁性体を用いたリザバー素子と異なり、その作成において高度な微細加工や複雑な製造プロセスを必要としないという利点があります。来るべきIoT社会に向けて、低コストで作れる安定性や省エネ性に優れたコンピューティング素子を実現する道を切り拓きました。
本研究成果は、国際学術出版社であるNature Research社発行による『Scientific Reports』誌（論文名：Handwritten digit recognition by spin waves in a Skyrmion reservoir）に2023年11月8日（木）（現地時間）に掲載されました。
用語解説
※１ ユビキタス素子
英語「ubiquitous」の意味の通り、我々の日常生活や身の回りで広く使われるデバイスのこと。※２ リザ
※２ リザ バーコンピューティング
脳機能を模倣した情報処理方式の一つ。入力信号をリザバーと呼ばれる媒質に通して非線形変換を施すことで高い次元のデータ空間にマップした後、線形変換によって出力を得る。線形変換に用いる行列（重み行列）を学習により最適化することで、それぞれの問題やタスクに対応する情報処理機能を獲得。時系列パターンの認識や、エラーへの寛容さが要求される情報処理に適している。
※３ スキルミオン結晶
磁性体中の磁気モーメントが集団で形成する「スキルミオン」と呼ばれる磁気渦が、三角格子状や正方格子状など空間周期的に配列した磁気秩序状態。様々な物性現象や物質機能の宝庫になっていることが、近年の研究で明らかになってきている。
※４ リザバー
リザバーコンピューティング（※２を参照）の根幹をなす構成要素で、入力信号を読み出し信号に変換する役割を果たす動的媒質。様々な材料や現象を利用して実現できるため、これまでに光回路や生体、力学機械、半導体、磁性体などを利用した多彩なリザバーが研究・提案されている。入力データを非線形に変換することで高い次元の情報空間にマップしたり、時系列データの過去の入力履歴を一定期間記憶することで情報の時空間相関を取り込んだりする役割を果たす。リザバーコンピューティングでは、リザバーで変換された信号を読み出し、これに重み行列を掛けて線形変換を行うことで情報処理を実行する。この時、リザバーによる信号変換はブラックボックスとして扱えるため、最適化が必要な行列は線形変換の重み行列に限定される。そのため少ない計算コースで情報処理ができるという利点がある。
論文情報
雑誌名：Scientific Reports
論文名：Handwritten digit recognition by spin waves in a Skyrmion reservoir
（スキルミオンリザバーにおけるスピン波伝搬を利用した手書き数字認識）
執筆者名（所属機関名）： リー・ムークン、望月維人(いずれも、早稲田大学)
掲載予定日時（現地時間）：2023年11月8日
掲載URL：https://doi.org/10.1038/s41598-023-46677-w
DOI：10.1038/s41598-023-46677-w
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