セミナー：次世代のAIハードウェア・省エネAIデバイス・材料

■本セミナーの受講形式（会場／Zoom両アイコンある場合は受講形式選択可）

zoom ……Zoomオンライン受講

見逃し視聴あり ……見逃し視聴選択可

講師

九州工業大学　生命体工学研究科　教授
博士（工学）
田中啓文氏

講師紹介

■専門および得意な分野・研究
ナノ電導
マテリアル演算素子

■本テーマ関連学協会での活動
ナノ学会理事(ナノ構造・制御部会長)、応用物理学会、表面真空学会

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日時・受講料・お申込みフォーム

●日時：2026年12月21日(月)　13:00-17:00　＊途中、小休憩を挟みます。

●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。

各種割引について
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
　ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
　req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。

お申込みはこちらから

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

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配布資料・講師への質問など

●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
　（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）

PC／タブレット／スマートフォンなど、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。

インターネット回線速度の目安（推奨）　下り：20Mbps以上

開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡いたします。開催前日（営業日）の12：00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。

⇒よくある事例として「弊社ドメイン（johokiko.co.jp）のメールがスパム扱いとなっている」「メールアドレスのご記載ミス」などがございます。お申込み後にフォームへご記載いただいたメールアドレスへ自動返信メールを送信しますので、こちらのメールが受信できない場合、弊社からのZoom入室URLや配布資料のご案内メールもお届けすることができなくなってしまいます。予め受信できる設定にお願いいたします。
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域などのネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応いたしかねますので予めご了承ください。

講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。また、申込者以外の受講・動画視聴は固くお断りいたします（代理受講ご希望の際は、開催前日までに弊社までご連絡お願いします）。

Zoom使用に関する注意事項（クリックして展開）

公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。

→ 確認はこちら
→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例

Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。

→参加方法はこちら
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティングをお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）

申込み時に（見逃し視聴あり）を選択された方は、見逃し視聴が可能です。（クリックして展開）

見逃し視聴ありでお申込みされた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。

セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。

原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します（一部、編集加工します）。

視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。

ex）2/6（月）開催セミナー → 2/10（金）までに配信開始 → 2/17（金）まで視聴可能
→見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」

＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞

メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。

準備出来しだい配信いたしますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。上記例の2/6開催セミナーの場合、2/8から開始となっても2/17まで視聴可能です。

GWや年末年始・お盆期間などを挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。

原則、配信期間の延長はいたしません。

万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、（見逃し視聴あり）の方の受講料は（見逃し視聴なし）の受講料に準じますので、ご了承ください。

セミナーポイント

■講座のポイント
生成AIや深層学習の発展に伴い、AIの計算量増大による消費電力の増加や、データ移動に伴うエネルギー損失が課題となっている。こうした課題を解決するアプローチとして、脳の情報処理に学ぶニューロモルフィック技術や、材料自体の物理的な特性を計算に利用するインマテリオ計算、物理リザバー計算が注目されている。本セミナーでは、次世代AIハードウェアの基礎から世界の研究動向、ナノカーボン材料を用いたAIデバイスの構築・評価までを体系的に解説する。さらに、インセンサコンピューティングによる触覚情報処理、マテリアル暗号、フィジカルAI・ロボティクスへの応用を取り上げ、材料の非線形性や記憶特性を活用した省エネルギー情報処理の可能性と、実用化に向けた課題・展望を紹介する。

■受講後、習得できること
・ニューロモルフィック技術、物理リザバー計算、インマテリオ計算など、次世代AIハードウェアの主要方式と特徴・課題
・ナノカーボン材料などの物理的特性を利用したAIデバイスの構築方法と、非線形性・記憶効果・再現性・消費エネルギーなどの評価指標
・インセンサコンピューティングによる触覚情報処理や、マテリアル暗号など、材料の計算機能を活用した応用技術と実装事例
・フィジカルAI・ロボティクスへの応用に向けた、材料・デバイス・回路の統合技術、実用化に向けた課題と今後の研究開発動向

■受講対象
・ナノカーボン材料などの機能性材料を用いた情報処理・電子デバイスの研究開発に携わる方
・ニューロモルフィックデバイス、物理リザバー計算など、次世代AIハードウェアの研究開発に携わる方
・AI半導体、エッジAI、省電力コンピューティングなど、AI処理の高速化・低消費電力化に向けた技術開発を担当する方
・センサ、電子デバイス、ウェアラブル、ロボットの触覚処理など、センシングと情報処理の融合技術に携わる方
・材料・デバイス技術の新たな応用先として、フィジカルAI、ロボティクス、ハードウェアセキュリティなどの可能性を探索する方

セミナー内容

１．AIハードウェアの現状とニューロモルフィック技術
　1-1.AIの社会実装と計算基盤の課題
　　・深層学習の進展とフィジカルAI、エッジAI・リアルタイム処理への需要
　　・データセンター電力の国際推計：2022年約460TWhから2026年に1,000TWh超へ
　　・国内の電力需要見通し、ラック電力密度の壁(冷却と系統接続)
　　・データ移動に伴うエネルギー消費(チップ間では演算と信号伝送に100倍の差)
　1-2.シリコンCMOSの限界と非ノイマン計算
　　・フォン・ノイマンボトルネックと、その外に出る2つの道(デジタルの延長／アナログ演算の導入)
　　・アナログインメモリ計算の到達点──大規模集積、ファウンドリ製造、閉ループ化
　1-3.ニューロモルフィックアーキテクチャの全体地図
　　・3系統の整理：デジタルSNN型／アナログインメモリ型／物理計算・インマテリオ型
　　・主要プロセッサ(Loihi 2、SpiNNaker2、NorthPole、Akida ほか)とメモリスタ・クロスバー
　　・各系統の課題(SNNと誤差逆伝播の非整合、純アナログ実装の難しさとmixed-signal)
　　・材料の非線形性を利用する計算──「作り込まない」という選択

２．インマテリアル物理リザバー計算とナノ材料
　2-1.リザバー計算の基礎と理論
　　・リザバー計算の概念と、出力層のみを学習する枠組み(リザバー vs DNN)
　　・エコーステート性とカオスの縁
　　・メモリ容量(MC)と情報処理容量(IPC)、代表的ベンチマークタスク
　2-2.インマテリアル計算の特徴と実装方式
　　・非線形応答・履歴依存性・ゆらぎの役割と高次元写像
　　・物理リザバーの6系統：光／スピン／メモリスタ／ナノワイヤ・原子スイッチ／ソフトボディ／量子
　　・物理ノード方式と仮想ノード方式、タスク適応型物理リザバー計算
　2-3.世界の研究動向
　　・原子スイッチネットワーク(UCLA／NIMS)、ナノワイヤネットワーク(Sydney大)
　　・ドーパントネットワーク(Twente大)、回路・システム側からのアプローチ(Milano／Torino)
　2-4.AIデバイスに求められる物理機能とナノカーボン材料
　　・状態保持と可塑性、確率的応答・ノイズ機能
　　・ポリオキソメタレート／SWNT複合体の負性抵抗と分子ネットワークの動的特性
　　・ナノカーボン上の偶発性構造から脳型挙動が発現するということ

３．ナノ材料AIデバイスの構築・評価・実装
　3-1.デバイスの構築とAI機能
　　・SWNT／Por-POM ランダムネットワークの形成、電極設計とジャンクション密度
　　・3Dテンプレート法によるリザバーデバイスの3次元化
　　・非線形性と記憶効果、波形生成タスクのノード量依存性、2次元と3次元の性能比較
　3-2.性能評価の方法
　　・何を測れば材料の良し悪しが言えるか──非線形性・短期記憶・多様性・再現性
　　・ベンチマークへの批判的視点、「ノード数」の意味の違い
　　・ノード当たり／演算当たりの消費エネルギー評価
　3-3.他材料系との比較とシステム実装
　　・Ag/Ag₂S ナノワイヤ、SPAN＋金ナノ粒子、強誘電体ドメインほかの成果一覧
　　・音声認識、データ拡張による分類精度向上
　　・材料で前段・既存デバイスで後段のヘテロ実装(Nature 645, 886 (2025))
　　・CMOS互換・ウェハスケール化、ばらつきと説明可能性への対応

４．インセンサコンピューティング、マテリアル暗号と応用展開
　4-1.センサとAIの融合
　　・従来型／near-sensor／in-sensor computing の3段階、データ移動を減らすことの意味
　　・視覚中心の主流に対する、触覚と短期記憶というアプローチ
　4-2.ナノカーボン触覚センサとインセンサ演算
　　・CNT/PDMSスポンジセンサの圧力応答と、トマト熟れ度判別への応用
　　・短期記憶性の測定、主成分分析によるパルス列の分離
　　・把持物体分類タスク(9物体)と、ロボット皮膚・ウェアラブルへの展開
　4.3 マテリアル暗号──材料の物理特性を鍵にする
　　・ハードウェアセキュリティの地図：TRNG／PUF／信号レベルのアナログ保護
　　・Ag/Ag₂S 素子によるIn-materio暗号化とNIST SP 800-22 評価
　　・エコーステートネットワークによる復号、PUFとの違いとモデリング攻撃への対応
　4-4.物理AI・ロボティクスへの応用と今後の展望
　　・フィジカルAIとVLAモデルの動向、材料AIデバイスが担う役割
　　・北九州モデルと産学官連携
　　・材料・デバイス・回路の統合と次世代AIハードウェアのロードマップ

＜終了後、質疑応答＞