共振型加速度センサを用いた MEMSリザバーコンピューティング

非線形物理ダイナミクスを計算資源として活用できるリザバーコンピューティングはポスト・ムーアのコンピューティング技術の１つとして期待されています。本研究は非線形MEMS共振器を有する共振型加速度センサを試作し、ヒトの行動などの加速度信号対する学習能力を評価しています。

学会発表

Takahirio Mizumoto, Yoshikazu Hirai, Amit Banerjee, and Toshiyuki Tsuchiya
MEMS Reservoir Computing using Frequency Modulated Accelerometer
The 35th IEEE International Conference on Micro Electro Mechanical Systems (MEMS 2022), Tokyo, (January 9-13, 2022), pp. 487-490.
DOI: 10.1109/MEMS51670.2022.9699777

Takahiro Mizumoto, Amit Banerjee, Jun Hirotani, Toshiyuki Tsuchiya
Neuroaccelerometer using reservoir computing with parametric nonlinear response
The 48th International Conference on Micro & Nano Engineering (MNE) and Eurosensors 2022, Leuven, Belgium (Sep. 19-23, 2022), T3-P1-TuA-047.

水本 昂宏,　Banerjee Amit,　廣谷　潤,　土屋 智由
知能化共振加速度センサの記憶容量と感度の関係
第14回集積化MEMSシンポジウム，アスティとくしま，徳島，2022年11月14-16日，14P3-C-1