Au原子接合のためのFPGA上の人工知能と実験パラメータの自律最適化

摘要

近年、大量のデータを解析し、学習する人工知能が様々な問題の解決に使用されている。これまで我々は、量子スケールでの原子接合の作製手法として知られている、フィードバック制御型エレクトロマイグレーション（FCE）法に人工知能を取り入れることで、自律的に最適な実験パラメータを設定するFCEシステムの構築を行ってきた。さらに前回の報告では、実験パラメータの1つである電圧フィードバック量VFBの最適化を行うFCEシステムをFPGA(Field Programmable Gate Array)に実装することで、効率的なFCE制御を検討した。今回は、FPGAに実装された人工知能が先のVFBに加え、2つ目の実験パラメータである閾値微分コンダクタンスGTHをも最適化することで、より自律的なFCE制御によるAu原子接合の作製を目指した。