ナノスケール材料：ニューロモルフィック工学向けの三次ナノ回路

生物模倣人工知能やニューロモルフィック人工知能向けの現状のハードウエア的な手法は、生体機能をシミュレートするための複雑なトランジスター回路に依存している。しかしそうした機能は、ニューロモルフィックな非線形ダイナミクスを自然に表現する高次の回路素子を代わりに用いることで、より忠実にエミュレートできる。回路素子にニューロモルフィックな活動電位を生成するには、理論的には最低でも三次の複雑さ（例えば、3つの動的な電気物理過程）が必要だが、二次ニューロモルフィック素子の例はほとんどなく、単体の三次素子はまだ1つも実証されていない。本論文では、実験とモデリングの両方を用いて、モット転移ダイナミクスを含む複数の電気物理過程から、ナノスケールの三次回路素子がどのように形成されるかを示す。我々は、トランジスターを使わない三次素子の単純なネットワークでブール演算を実行し、これが計算の困難なグラフ分割問題のアナログ解を見いだし得ることを実証した。今回の成果は、非常にコンパクトで密に機能するニューロモルフィック計算プリミティブや、神経科学モデルのエネルギー効率の良い検証への道を開くものである。

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