二次元ヴァン・デル・ワールス金属陰極を用いたアナログスイッチングメモリスタの研究 学術的背景 人工知能（AI）アプリケーションが急速に発展している中で、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャは、データ集約型計算タスクにおいて性能の限界に達しようとしています。ニューロモルフィックコンピューティング（neuromorphic computing）は、データ集約型タスクをより高速かつ効率的に処理できる新興の計算パラダイムとして注目されています。この分野では、メモリスタ（memristor）はメモリ内計算やアナログ計算を実現できるため注目されています。特に、複数の導電状態を持つアナログメモリスタは、ニューロモルフィックコンピューティングの効率を大幅に向上させることができます。しかしながら、従来のアナロ...