ホーム English 研究概要 メンバー 研究成果 ニュース  アクセス リンク


研究内容
 / 実験装置 /

研究内容

現在、確率的な揺らぎを結合変動に含む脳の神経細胞のシステムに学んだニューロモルフィックな計算システムが研究されています。 脳における確率的計算は知性の起源の1つであり、またノイズは脳の過度の低エネルギー消費に役立つと考えられています。 我々の研究室では、原子、分子のナノ界面における動的な相互作用ダイナミクスを表面界面研究の手法によって調査し、 その原理機構を理解する研究を行っています。また、更なる応用展開、特に神経細胞を模したニューロモルフィック技術での応用へと繋げる道を拓きたいと考えています。
このような挑戦的で新しい研究の結実を適切に組み上げれば、ナノ材料の集合体が人工知能の能力を持つことも不可能ではありません。最終的に手の平の上に、 もしくは指先に乗るような、小さな人工知能デバイスが実現した場合、少ないエネルギーで柔軟な認知・推論・判断を行い、ユーザの必要な機能を獲得し、安価で小型、 低消費電力なエッジコンピューティングデバイスとなり得ます。簡単な会話をし、安全に行動するロボットや、賢い判断をする「小さな人工知能」がいつも身近にいる未来世界の創造を、 表面界面科学の世界から発信する技術革新によって目指したいと考えています。

ニューロモルフィック分子素子
分子といったナノサイズの材料は極低温下でない限り、通常大きな揺らぎをそれ自体が有しています。それらはしばしば神経細胞が持つ揺らぎ、雑音、共鳴、スパイキング、 メモリ機能に非常によく似た動作を示します。本研究室ではカーボンナノチューブや分子を複合した素子からこれらの動作を引き出すニューロモルフィック素子を実現してきました。 また機能だけでなくその確率的な動作をもたらす物理化学現象を分子ひとつから解明することに取り組んでいます。


赤井 恵, "ナノ材料を用いた生体及び神経細胞機能模倣素子," 表面と真空, vol. 62, no. 6, pp.356-362 (2019). 
Tanaka H. et al., "A molecular neuromorphic network device consisting of single-walled carbon nanotubes complexed with polyoxometalate," Nature Communications, vol. 9, pp. 2693-(1)-(7) (2018). 
赤井 恵, "邪魔者ノイズを利用した1分子計測-電子素子内の雑音発生機構から生まれた新技術," 化学, vol. 73, no. 2, pp. 47-51 (2018). 
Fujii H. et al., "Single walled carbon nanotube-based stochastic resonance device with molecular self-noise source," Applied Physics Letters, vol. 111, pp. 133501-133505 (2017). 
Setiadi A. et al., "Room-temperature discrete-charge-fluctuation dynamics of a single molecule adsorbed on a carbon nanotube," Nanoscale, vol. 9, pp. 10674-10683 (2017).
Akai-Kasaya M. et al.," Coulomb blockade in a two-dimensional conductive polymer monolayer,"PHYSICAL REVIEW LETTERS, vol. 115, pp. 196801-1-196801-6 (2015).


イオンと分子を利用したリザバー計算
リザーバ計算とは、現在新しい人工知能として期待されるニューラルネットワーク計算の一つです。現在この計算機を物理的に作ろうとする研究が世界的に大きな注目を集めており、 固体素子だけでなくスピンや光、様々な素材が研究され始めています。我々の研究室では高い酸化還元反応を持つ酸性分子水溶液および、蒸留水の中に発生する端子間の電気化学電流を多数同時計測することにより、 溶液内の電極表面に発生する化学反応と電気的過渡応答信号が、リザバー計算に必要な非線形問題を解決する能力を持つことを解明しました。イオンのもたらす電気化学反応だけでなく、 分子の持つ非線形応答や複雑系構造のもたらすダイナミクス応答等、新しい物質表面における反応を情報計算へと利用することを目的に研究を進めていきます。


Akai-Kasaya M. et al., "Performance of reservoir computing in a random network of single-walled carbon nanotubes complexed with polyoxometalate," Neuromorphic Computing and Engineering, vol. 2, (2022)
Kan S. et al., "Physical implementation of reservoir computing through electrochemical reaction," Advanced Science, vol. 9, pp. 2104076(1)-2104076(8) (2021). 
赤井 恵, 浅井 哲也, 中嶋 浩平, "学習する有機材料:リザバー計算に向けたニューラルネットワーク形成," 応用物理, vol. 90, no. 8, pp. 504-508 (2021).
Kan S. et al., "Simple reservoir computing capitalizing on the nonlinear response of materials: Theory and physical implementations," Physical Review Applied, vol. 15, pp. 024030-1-024030-12 (2021). 

有機材料を用いたニューラルネットワーク学習

脳は、有機物であるニューロンが3次元で成長配線し、破壊と修復を繰替えし、イオンが情報を伝達しています。本研究室では、まるでニューロンのように樹状に成長する導電性高分子を機械学習させ、 ニューラルネットワークを創ることに成功しています。またこれらの導電性高分子は溶液内の電位を変化させドープと脱ドープをコントロールすることで、長期記憶と短期記憶の使いわけが可能になりました。 有機高分子(ポリマー)は無機材料には持ちえない空間自由度を持ち、指向性を持って成長することから、3次元の超複雑ネットワークである脳を意図した設計の元で人工的に構築できる可能性を持つ現在唯一の材料であるかもしれません。 3次元空間での自由配線技術を可能にし、より脳に近い情報処理機能を発現する機構の構築を目指しています

赤井 恵, 浅井 哲也, 中嶋 浩平, "学習する有機材料:リザバー計算に向けたニューラルネットワーク形成,"応用物理, vol. 90, no. 8, pp. 504-508 (2021).
Hagiwara N. et al., "Long- and short-term conductance control of artificial polymer wire synapses,"
Polymers, vol. 13, no. 2, pp. 312(1)-(10) (2021). 
Akai-Kasaya M. et al., "Evolving conductive polymer neural networks on wetware," Japanese Journal of Applied Physics, vol. 59, no. 5, pp. 060601(1)-(9) (2020). 

新たな機能性分子膜を創出するボトムアップ研究 
表面科学の発展によって、物理化学の新たな学術体系が構築されると共に、それらを観測する高感度で高性能な測定手法がたくさん開発されています。 現在では、表面に吸着した少数分子の配列や配向、電子状態、化学状態、物性を詳しく調べることが可能になりました。 本研究室では、表面物理化学の基礎的知見と吸着分子を調べる各種の測定手法を活かし、ボトムアップの視点から新たな機能性分子膜をデザインし実現する研究にも挑戦しています。
  近年は、溶液中で製膜する「自己組織化単分子膜」の技術を発展させ、大気中でも安定でより高度な機能を持つ分子膜の創出に挑戦しています。 なかでも、異なる種類の2つの分子を自己組織化的に二分子膜化する製膜手法を確立し、今後の発展が期待されています。 この二分子膜を用いれば、異なる官能基間の相互作用を利用した機能の発現と性能向上を効率的に進めることができます。 現在は、ニューロモルフィック分子デバイスへの応用も視野に、この『自己組織化二分子膜』を活用して、異種官能基間の励起遷移/電荷移動/電荷分離/化学状態変換などを制御する新たな分子デバイスの創出を目指しています。

Kato H.S. et al., “Strong hydrogen bonds at the interface between proton-donating and -accepting self-assembled monolayers on Au(111)” Langmuir, vol. 34, pp. 2189-2197 (2018)
Osumi Y. et al., “Deviation from Point Dipole Analysis for Exciton Quenching in Quaterthiophene-Terminated Self-Assembled Monolayers on Au(111)” J. Phys. Chem. C, vol. 123, pp. 16127-16136 (2019)
Kanematsu Y. et al., “A computational examination of the electric-field-induced proton transfer along the interface hydrogen bond between proton donating and accepting self-assembled monolayers” Chem. Phys. Lett., vol. 741, pp. 137091(1-4) (2020)

実験装置の紹介


下記では本研究室で使用している装置を紹介します。

   第3高調波発生装置 自作
(3set, >10mW, <150fs, @255-310nm)
α-BBOを用いたtime plate方式の採用により、波長変換時も光軸のずれが小さい
  角度分解2PPE装置 (AR-2PPE)
・電子分光器 VG-R3000 
・エネルギー分解能 2.5meV
・角度分解能 ±0.1°
・測定温度 78K~室温
・真空度1×10-10Torr以下
・試料準備室付
・光源SP社 Mai-Tai(780-920nm)
・計測対象:PbPcなど
  時間分解2PPE装置 (TR-2PPE)
電子分光器 VG-CLAM4 
(9channeltrons)
・エネルギー分解能 20 meV
・測定温度 30K~室温
・真空度1X10-10Torr以下
・HeⅠ光源によるUPS
・試料準備室付 
・計測対象:PbPc、ルブレンなど
  時間分解2PPE装置用光遅延光路
光源 COHERENT Mira900F
(最短パルス幅 50fs)
倍波/3倍波、3倍波/3倍波などの組み合わせによるpump-probe分光により、フェムト秒スケールでの表面キャリアダイナミクスの追跡が可能 
  (参考:移転済
2光子光電子放射顕微鏡(2PPE-PEEM)
OMICRON/FOCUS PEEMをベースに2光子励起仕様としたもの。
・測定温度 室温
・超高精度ステージ付属
(位置再現性 50nm)
・光源SP社 Mai-Tai(780-920nm)
・真空度1×10-10Torr以下
  表面赤外反射分光装置(IRAS)
超高真空仕様となっており、
吸着分子の配向決定に使用可能
・真空度5×10-10Torr以下
・計測対象:SAM膜など
  球形チャンバー
・電子分光器 VG-CLAM2
・MCP-LEED(OCI社)
・真空度 5×10-11Torr程度
・測定温度 78K~室温
・計測対象:PbPc、ナフタレンなど
   2PPEチャンバー
・電子分光器 VG-100AX
・真空度 1×10-10Torr程度
・測定温度 ~室温
・計測対象:SAM膜など
・光源Coherent Mira900F+Rega
  UHV-LT-STM
・UNISOKU USM1400
+SPECS/NANONISで制御
・MCP-LEED(OMICRON)
・真空度 5×10-11Torr程度
・測定温度 78 K/室温
・計測対象:2PPEで計測した試料をなんでも!以心電針 - 心を以て針で電子に伝える-の精神で実験。「針供養」も大切な年中行事。
   SAMグループ試料調整室
・汎用AFM/STM
・製膜装置
  昇華精製装置(独自設計、自作)
・高真空(10-6Torr)対応
・電気炉(MAX 1200℃)をタンデム配置することで、train sublimationが可能。
・市販化合物の不純物除去に使用する。純度99%でもまだまだ「汚い」のです。
  おまけ
2PPE 実験中の学究の徒、某K氏

(装置に対する)いとしさと
(超短パルスを究める)刹那(せつな)さと
(最後は粘りがものをいう)心強さと

で実験をしているというのだが。。。



 連絡先 〒560-0043  大阪府豊中市待兼山町1-1 大阪大学 理学研究科B棟217号室 
TEL 06-6850-5791(学生居室) FAX 06-6850-5779(研究室共通)