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【本学研究者情报】

〇大学院工学研究科　金属フロンティア工学専攻　助教　山本卓也

【発表のポイント】

• 超省エネルギー相変化メモリ材料の设计に有効な机械学习を用いた自动最适化フレームワークを开発
• データ書き込み時の消費電力を従来の1/100 以下にできる可能性を示唆

【概要】

AI やビッグデータが活用される社会が到来している中で、記憶装置の容量やデータ読み書き速度がより重要となり、新たな半導体メモリ材料の開発が求め られています。今回、東北大学大学院工学研究科の山本卓也助教（金属フロンティア工学専攻）と須藤祐司教授（知能デバイス材料学専攻、兼東北大学材料科学 高等研究所）らは、超省エネルギー相変化メモリに最適な材料物性を高速に探索?特定する自動最適化フレームワークを開発しました(図1)。このフレームワークは機械学習の一手法であるベイズ最適化を活用したものであり、相変化メモリの省電力化にはこれまで着目されてこなかった「メモリ材料自体の電気抵抗に対する電極接触抵抗の比」が重要であることを明らかにしました。この成果により、データ書き込み時の消費電力が従来の1/100以下となるような超省エネルギー不揮発性メモリの新材料開発が加速すると期待されます。

　本成果は、2022年3月18日（金）にElsevier社の学術誌Materials & Designにオンライン掲載されました。

図1　机械学习を活用した省エネルギー相変化メモリ材料探索方法

详细（プレスリリース本文）

问い合わせ先

< 研究内容に関して >
東北大学大学院工学研究科 金属フロンティア工学専攻
助教 山本卓也
電話 022-795-7302
Email: t-yamamoto*tohoku.ac.jp
（*を蔼に置き换えてください）

< 報道に関して >
東北大学大学院工学研究科 情報広報室
担当 沼澤みどり
TEL: 022-795-5898
Email: eng-pr*grp.tohoku.ac.jp
（*を蔼に置き换えてください）

東北大学材料科学高等研究所 広報戦略室
TEL: 022-217-6146
Email: aimr-outreach*grp.tohoku.ac.jp
（*を蔼に置き换えてください）