Neuromorphic Devices Utilizing Interface Functions of Solid Electrolytes

本稿では，固体電解質界面におけるイオンと電子のダイナミクスを利用したイオンゲーティングリザバー(IGR)について概説する．IGRは，電気二重層の充放電，酸化還元，界面吸着などの時間発展を物理リザバーとして用い，入力信号を高次元状態へ変換する．従来の電気化学系ニューロモルフィック（神経模倣）デバイスが静的な状態（例えば抵抗値）を情報として扱うのに対し，IGRは時空間ダイナミクスを計算資源とする点に新規性がある．カオスの縁学習，超広帯域応答，振動センサ信号処理の実例を通じて，前処理や計算負荷を低減する高効率エッジAIに向けた展望を示す．