プレスリリース

カオスの工学応用の新たな形態


学校法人 千葉工業大学 情報科学部 情報工学科（准教授）/国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター（NCNP）精神保健研究所児童・予防精神医学研究部（客員研究員）信川創、東邦大学 理学部 情報科学科 我妻伸彦 講師、公立大学法人 兵庫県立大学 大学院 応用情報科学研究科 西村治彦 特任教授、中部大学 工学部 ロボット理工学科 稲垣　圭一郎 講師、学校法人金井学園 福井工業大学 AI & IoTセンター/環境情報学部 経営情報学科 山西輝也 教授は、カオス共鳴を利用することでメモリデバイスへの情報伝送にかかる消費電力を極めて低く抑える機構を開発しました。これまでに、外界のノイズを利用した確率共鳴に基づく低消費電力メモリデバイス機構は提案されていましたが、カオス共鳴を利用したこのメモリデバイス機構は、さらに1/10程度の信号強度でも情報が保存でき、情報伝送にかかる電力を飛躍的に削減できます。現在、AIやビックデータ解析の普及により、世界中で格納されるデータ量は驚異的な速度で増大しており、データ伝送の低消費電力化はデータ活用やより高度なAIの実現だけでなく、温室効果ガス排出を削減した低炭素社会を実現するためにも喫緊の課題となります。本機構を利用したメモリデバイスが実現されれば、その課題解決への一助となることが期待できます。

この成果は、米国に本部を置く電気・情報工学分野の学術研究団体IEEEの査読付き学術雑誌であるIEEE Accessにて発表されました。

プレスリリース提供：PR TIMES