切断と研磨のみのYMnO3単結晶で高精度／低電力のAI演算を実現：九州工業大の研究チーム

九州工業大学の研究チームは、切断／研磨しただけのマルチフェロイック酸化物「YMnO3単結晶」を用い、物理リザバー計算（PRC）デバイスを開発した。極めて少ない電力消費で音声を認識でき、話者認識などの精度も高い。

[馬本隆綱，EE Times Japan]

認識率は数字で75％、話者は98％を達成

　九州工業大学の研究チームは2025年9月、切断や研磨をしただけのマルチフェロイック酸化物「YMnO₃単結晶」を用い、物理リザバー計算（PRC）デバイスを開発したと発表した。極めて少ない電力消費で音声を認識でき、話者認識などの精度も高い。

　PRCは、物理的な現象や物質の性質を利用して情報処理を行う技術。従来の機械学習モデルに比べ電力消費が少なく、高速に処理できることから、エッジAIなどへの応用が期待されている。ただ、光や電気化学などによるPRCの多くは、高温環境では特性が不安定となる。しかも半導体回路との統合が難しいなど、実用レベルでは課題もあった。

　研究チームは今回、強誘電性や反強磁性を併せ持つYMnO₃単結晶に着目した。YMnO₃単結晶は、三つ葉状に広がる特殊なドメイン構造が自然に形成される。この強誘電ドメイン構造がランダムネットワークを形成し、AI演算を実現するという。

　実験では、切断や研磨をしただけのYMnO₃単結晶を用い、PRCに必要な非線形性やメモリ効果が得られることを実証した。しかも、総消費電力が約1.77μW、ドメイン当たり約0.02nWという極めて少ない電力消費で音声認識を実現した。また、認識率は数字で75％、話者は98％という精度を達成した。

　さらに、150℃でも特性が安定していることを確認した。外部電場によりドメイン構造を制御すれば、PRC性能を変えることもできるという。

YMnO₃単結晶を用いて音声認識を行う様子［クリックで拡大］ 出所：九州工業大学

　今回の研究成果は、九州工業大学ニューロモルフィックAIハードウェア研究センターの堀部陽一教授（大学院工学研究院）、田中啓文教授（同センター長、大学院生命体工学研究科）、徐木貞助教（同センター）らによるものだ。