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次世代AIハードウェア (ニューロモルフィック、物理リザバー、インセンサコンピューティング) の最新動向とナノ材料AIデバイスの構築・実装・応用

次世代AIハードウェア (ニューロモルフィック、物理リザバー、インセンサコンピューティング) の最新動向とナノ材料AIデバイスの構築・実装・応用

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概要

シリコンCMOS技術の物理的限界やAIの消費電力増大を背景に、ニューロモルフィックコンピューティングや物理リザバー、インセンサコンピューティングなどの次世代AIハードウェア技術と、それらを実現するナノ材料AIデバイスが注目されています。
本セミナーでは、ニューロモルフィックコンピューティング、物理リザバー、インセンサコンピューティングの基礎から研究開発動向、ナノ材料AIデバイスの構築・評価・実装技術、AIロボティクスやフィジカルAIへの応用まで解説いたします。

開催日

  • 2026年9月14日(月) 10時30分 ～ 16時30分

修得知識

  • ニューロモルフィックコンピューティング、物理リザバー、インセンサコンピューティングの基礎、研究開発動向
  • ナノ材料AIデバイスの構築・評価・実装技術
  • AIロボティクスやフィジカルAIへの応用

プログラム

　近年、ディープラーニングの進展によりAIの実用化が急速に進んでいる。一方、シリコンCMOS技術の物理的限界により、AI技術発展の頭打ちが懸念される。AI自体の膨大な電気消費量も近々に社会問題化すると考えられる。これらの課題克服のため、ニューラルネットワークやニューロモルフィック情報処理を物理的に実装する新材料・新素子への期待が高まっている。ナノ材料の非線形性やランダムネットワーク構造を利用することで、化学ダイナミクスによりパルスやノイズを自発的に発生させる素子が実現可能であり、高効率AIハードウェアに応用できる。特に物理リザバー演算は積和演算を大幅に削減し、省エネ効果が期待される。我々はナノ材料を基盤とした物理リザバーによりCMOSを補完し、自律型AIロボットなど知的システムへの応用を目指す。
　本講演では、ナノ材料によるランダムネットワークのAI素子機能化、ロボット応用を含む最新成果を紹介する。

  1. 第1章 AIハードウェアの現状とニューロモルフィック技術の背景
    1. 人工知能技術の発展と社会実装
      1. 深層学習の進展
      2. 画像認識・自然言語処理・ロボティクスへの応用
      3. エッジAI・リアルタイム処理への需要拡大
    2. AI計算における消費電力と集積度の課題
      1. 大規模AIモデルと計算資源の増大
      2. データ移動に伴うエネルギー消費
      3. クラウドAIとエッジAIの違い
    3. シリコンCMOS技術の限界
      1. CMOS微細化の物理的制約
      2. 従来型デジタル計算基盤の課題
      3. 新しいAIハードウェアへの期待
    4. ニューロモルフィックアーキテクチャの考え方
      1. 脳型情報処理の基本概念
      2. 人工ニューラルネットワークの物理実装
      3. メモリと演算の融合
    5. 物理AI・材料知能への展開
      1. 材料の非線形性を利用する計算
      2. デバイス物性とAI機能の関係
      3. ナノ材料AIデバイスの研究動向
  2. 第2章 インマテリアル物理リザバー計算とナノ材料デバイス
    1. 物理リザバー計算の基礎
      1. リザバー計算の概念
      2. 時系列情報処理への適用
      3. ソフトウェアリザバーと物理リザバーの違い
    2. インマテリアル計算の特徴
      1. 材料内部のダイナミクスを利用した計算
      2. 非線形応答・履歴依存性・ゆらぎの役割
      3. 高次元写像と情報処理能力
    3. AIデバイスに求められる物理機能
      1. シナプス重みの連続制御
      2. 状態保持と可塑性
      3. パルス生成・確率的応答・ノイズ機能
    4. CMOS互換材料としての分子系材料
      1. 分子材料の電気的応答
      2. 分子ネットワークの動的特性
      3. AIデバイス応用への可能性
    5. ナノカーボン材料の特徴
      1. ナノカーボンの構造と物性
      2. 導電ネットワーク形成
      3. 非線形伝導とセンサ応答
  3. 第3章 ナノ材料AIデバイスの構築・評価・実装
    1. ナノ材料ネットワークの構築手法
      1. 材料分散とデバイス形成
      2. 電極構造とネットワーク設計
      3. デバイスばらつきと制御性
    2. ナノカーボンデバイスのAI機能
      1. 電気的応答の計測
      2. 非線形性と記憶効果
      3. リザバー計算素子としての動作
    3. 性能評価の方法
      1. 時系列信号処理タスク
      2. 分類精度・再現性・安定性の評価
      3. 低消費電力性の検討
    4. 他のナノ材料系における実験結果
      1. 分子系デバイスとの比較
      2. 異種材料による機能発現
      3. 材料選択とAI性能の関係
    5. 実装に向けた課題
      1. 集積化とCMOSプロセス互換性
      2. デバイス間ばらつきへの対応
      3. 学習機能と読み出し回路の設計
  4. 第4章 インセンサコンピューティングと応用展開
    1. センサとAIの融合
      1. センシング後処理からインセンサ処理へ
      2. データ取得と計算の一体化
      3. エッジデバイスにおける利点
    2. 圧力センサとしてのナノカーボンデバイス
      1. 圧力応答特性
      2. 力学刺激と電気信号変換
      3. センサ機能とAI機能の両立
    3. インセンサコンピューティングへの応用
      1. 触覚情報処理
      2. ロボット皮膚への展開
      3. ウェアラブルデバイスへの応用
    4. 人間活動検出への展開
      1. 動作・姿勢・圧力分布の検出
      2. 時系列信号分類
      3. 同一プラットフォームによるセンシングと認識
    5. 物理AIとロボティクスへの応用
      1. 環境適応型AIデバイス
      2. 低消費電力ロボット知能
      3. 実環境応用に向けた課題
    6. 今後の展望
      1. 材料・デバイス・回路の統合
      2. 学習可能な物理AIシステム
      3. 次世代AIハードウェアとしての可能性
    • 質疑応答
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講師

  • 田中 啓文 氏
    九州工業大学 大学院 生命体工学研究科
    教授
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主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 38,200円 (税別) / 42,020円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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