FeFETによる機械学習、音声認識の精度は95.9％

東京大学は、強誘電体トランジスタ（FeFET）を用いた「リザバーコンピューティング」と呼ばれる機械学習方式を開発し、高い精度で音声認識を行うことに成功した。採用したFeEFTは現行の製造プロセスと親和性が高く、LSIの大規模化も比較的容易とみている。 3つの電流成分の時間応答を組み合わせる方式などを採用 東京大学は2022年6月、強誘電体トランジスタ（FeFET）を用いたリザバーコンピューティングと呼ばれる機械学習方式を開発し、高い精度で音声認識を行うことに成功したと発表した。採用したFeEFTは現行の製造プロセスと親和性が高く、大規模LSIにも比較的対応が容易とみている。 研究グループはこれまで、酸化ハフニウム系強誘電体材料を用いて製造するFeFETを活用したリザバーコンピューティング方式を提案し、その基本動作について確認してきた。ただ、実用化に向けた計算性能の確認や、システム上の課題な

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