ナノテクノロジー：シリコン中のドーパントを用いる機械学習

分類は、生物の神経回路網と人工ニューラルネットワークの両者が得意とする重要なタスクである。ソフトウエアに基づく機械学習手法では、複雑な特徴の分類を単純化するために、高次元特徴空間への非線形射影が用いられている。しかし、そうした非線形射影は、従来の計算ハードウエアを用いて実行すると計算コストが高くつく。今回W van der Wielたちは、シリコンにおける電気的に調節可能なドーパント原子ネットワークを用いて、非線形分類と特徴抽出を実証している。今回のシリコンを用いた系は小型で、従来のシリコン製造工程の設備と相性がよく、大規模並列演算に向けてスケールアップできるはずである。従って、ハードウエアにおいて機械学習タスクを実行する強力なプラットフォームとなる可能性がある。

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