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## 3 地方公共団体との連携

(1) 地方公共団体への職員派遣

○長官は、都道府県知事から国民保護措置の実施のため必要があるとして職員の派遣の要請を受けたときは、その要請の趣旨を勘案し、職員の派遣を行う。

○消防庁は、指定行政機関の長に対する都道府県知事からの要請に対し職員の派遣が行われない場合に、派遣の必要性などを総合的に勘案し、必要に応じ、総務大臣名によりあっせんを行う。

(2) 都道府県からの措置要請

○長官は、国民保護措置を的確かつ迅速に実施するため必要があるとして、都道府県知事から消防庁の所掌事務に係る国民保護措置の実施や都道府県対策本部長から政府対策本部長による総合調整に関し必要な要請を受けたときは、その要請の趣旨を踏まえ、適切な措置を講ずる。

## 第 4 節 住民の避難に関する措置

## 1 警報の通知等

(1) 警報の発令

○消防庁は、政府対策本部が迅速な警報の発令を行うため必要な緊急通報の発令その他の武力攻撃の兆候等に係る情報を都道府県を通じて収集し、政府対策本部に報告する。

(2) 警報の通知等

○消防庁は、政府対策本部長が発令した警報が通知及び解除された場合には、直ちにその内容を総務大臣名により都道府県知事に通知する。

○消防庁は、J－ALERTが整備されている地方公共団体に対し、必要に応じ、政府対策本部と連携し、J－ALERTを用い、直ちに防災行政無線等によりサイレンを吹鳴するなど、警報の内容等を瞬時に伝達する。また、警報の解除についても、警報発令時の処置に準ずる。

## 2 避難措置の指示

(1) 政府対策本部の行う避難措置の指示

○消防庁は、政府対策本部が地域性を考慮した的確な避難措置の指示を行うために必要な被災情報等を収集し、政府対策本部に報告する。

(2) 避難措置の指示の通知

○消防庁は、警報の通知に準じて、直ちに、都道府県知事に対し避難措置の指示及び解除を総務大臣名により通知する。

## 3 避難における広域的な調整

## (1) 消防庁の行う広域的な調整

○消防庁は、都道府県の区域を越える避難等、広域的な調整が必要な場合には、要避難地域の都道府県と避難先地域の都道府県及び避難の経路となる都道府県との間で行われる避難住民の受入れ等の協議が円滑に行われるよう、必要な調整を行う。
○消防庁は、必要と認める場合には、受入れの方法等住民の避難に関して、関係都道府県知事に対し、総務大臣名により勧告を行い、関係都道府県知事に対し避難住民の受入れを円滑に実施するよう促す。また、当該避難についての内閣総理大臣の指揮を受けた場合は、その指揮に従い、必要な措置を講じる。

## (2) 都道府県に対する支援

○消防庁は、地方公共団体が行う政府対策本部長に対する避難の実施に関する総合調整の要請があった場合は、その内容を速やかに政府対策本部に伝達する。

○消防庁は、適切な避難の実施のため、都道府県への避難経路の情報提供や消防庁が保有するヘリコプター及び緊急消防援助隊の運用を通じて、避難経路及び避難手段の確保に努める。

## 第5節 避難住民等の救援に関する措置等

## 1 救援の措置の実施に対する支援

○消防庁は、被災地及び避難先地域の地方公共団体の救援の措置の実施状況等に関する情報を収集するとともに、都道府県知事から下記の支援を求められたときは、必要な支援を行う。

## (1) 救助・救急活動の支援等

○消防庁は、人命救助の万全を図るため、救助・救急業務の適切な実施について応援、助言する。また、救助・救急活動に係る応援の円滑な実施を図るため地方公共団体と緊密な連絡調整を行うとともに、救助・救急活動の効果的な実施に必要があるときは、必要に応じ、被災地及び避難先地域以外の地方公共団体及び関係省庁等との連絡調整を行う。

## (2) 緊急運送対策の実施

○消防庁は、緊急物資の運送等の円滑な実施のため必要があるときは、関係省庁等と所要の連絡調整を行う。

## (3) 救援物資の受入れ等

○消防庁は、被災地及び避難先地域における物資等の需要等について、被災地等への派遣職員や関係省庁等から情報収集するとともに、その情報についての広報を実施する。

○消防庁は、被災地又は避難先地域以外の地方公共団体、関係機関等に対しその内容を周知するとともに、国民及び民間企業等からの救援物資に係る問い合わせ及び支援の申し出等に対して適切に対応するよう依頼する。

## (4) 海外からの支援の受入れ

○消防庁は、政府対策本部において海外からの支援の受入れが決定され、その受入計画が示された場合には、当該受入計画及び事前に策定した消防庁における対応方針に基づき、関係地方公共団体及び関係省庁と連携しながら円滑に受入れを行う。

## 2 安否情報の収集及び提供

## (1) 安否情報の連絡体制

○消防庁は、消防庁対策本部設置後、速やかに、都道府県知事に対し、安否情報の報告時期等について連絡する。
(2) 安否情報の収集及び提供

○消防庁は、総務省と連携しつつ、安否情報システムを適切に運用するとともにその充実に努め、効率的かつ安定的な安否情報の収集及び提供を図る。

○消防庁は、「武力攻撃事態等における安否情報の収集及び報告の方法並びに安否情報の照会及び回答の手続その他の必要な事項を定める省令」（以下「安否情報省令」という。）により報告を受けた安否情報について、地方公共団体と連携し、安否情報の収集対象者の重複を排除し、回答しやすいように整理する。

○消防庁は、武力攻撃事態等や武力攻撃災害等の状況を踏まえ、他の国民保護措置の実施状況を勘案し、その緊急性や必要性を踏まえて安否情報の回答を行う。

○消防庁は、安否情報の照会があったときは、個人情報の保護に十分な配慮を行いつつ、安否情報省令で定めるところにより、当該照会に係る者に関する安否情報を、原則として書面で、総務大臣名により回答するものとする。

○消防庁は、外国人に関する安否情報について指定公共機関（日本赤十字社）から協力依頼があったときは、安否情報の提供等必要な協力をするものとする。

## 第6節 武力攻撃災害への対処に関する措置

## 1 長官の指示

(1) 武力攻撃災害を防御するための消防に関する指示

① 都道府県知事に対する指示

○長官は、武力攻撃災害を防御するための消火活動及び救助・救急活動が的確かつ迅速に講じられるようにするため特に必要があると認めるときは、都道府県知事に対し、当該消火活動及び救助・救急活動について指示する。

② 市町村長に対する指示

○長官は、消火活動及び救助・救急活動のために特に緊急を要し、都道府県知事から市町村長への指示を待ついとまがない場合で、消火活動及び救助・救急活動を緊急にとる必要があるときは、市町村長に対し、消火活動及び救助・救急活動を行うことを指示する。

(2) 消防の応援等に関する指示

① 都道府県知事に対する指示

都道府県知事から要請がある場合

○長官は、武力攻撃災害が発生した市町村（武力攻撃災害がまさに発生しようとしている市町村を含む。以下「被災市町村」という。）の消防の応援等に関し、被災市町村の属する都道府県の知事から要請があり、必要があると認めるときは、他の都道府県知事に対し、被災市町村の消防の応援等に必要な措置をとることを指示する。

イ 都道府県知事からの要請を待ついとまがないと認める場合

○武力攻撃災害の規模等に照らし緊急を要し、上記の要請を待ついとまがないと認められるときは、長官は、当該要請を待たないで、他の都道府県知事に対し、被災市町村の消防の応援等のために必要な措置をとることを指示する。

○長官は、被災市町村の属する都道府県の知事に対し、速やかに、その旨を
通知する。

## ② 市町村長の応援出動等の措置に関する指示

○上記①の場合において、人命の救助等のために特に緊急を要し、かつ、広域的に消防機関の職員の応援出動等の措置を的確かつ迅速に講ずる必要があると認められるときは、長官は、被災市町村以外の市町村長に対し、消火活動及び救助・救急活動の応援等のため緊急消防援助隊の派遣等の応援出動の措置を講じるよう指示する。

○長官は、アの場合にあっては当該応援出動等の措置を講ずべきことを指示した市町村の属する都道府県の知事に対し、イの場合にあっては当該都道府県の知事及び当該被災市町村の属する都道府県の知事に対し、速やかに、その旨を通知する。

## ③ 消防の支援に関する指示

○長官は、上記①及び②の場合において、緊急消防援助隊の出動のほか、武力攻撃災害等の状況に応じ、都道府県知事及び市町村長に対し、必要な資機材や設備の供与及び技術支援等のための指示を行う。

## (3) 緊急消防援助隊の出動

○長官は、上記（2）の場合において、緊急消防援助隊の出動が必要と認めるときは、緊急消防援助隊の編成及び施設の整備等に係る基本的な事項に関する計画並びに緊急消防援助隊の応援等の要請等に関する要綱及び緊急消防援助隊の運用に関する要綱（以下「緊急消防援助隊編成計画等」という。）により、出動を指示する。

○長官は、緊急消防援助隊以外の必要な消防部隊の出動についても、緊急消防援助隊編成計画等を準用し、指示する。

## (4) 広域航空消防応援

○長官は、上記（2）の場合において、消防防災へリコプターによる応援が必要と認めるときは、必要な措置を講じる。

## (5) 消防等に関する安全の確保

○長官は、消防の応援等の指示を行う場合は、武力攻撃が発生し、又は、まさに発生しようとしている地域において活動することがないよう、当該地域を管轄する地方公共団体に徹底を図るとともに、出動する隊に対し、武力攻撃の状況及び予測、武力攻撃災害の状況、災害の種別、防護可能な資機材、設備、薬剤等に関する情報の提供及び支援を行う。また、この場合の指示は、都道府県、市町村等の資機材の保有状況等を考慮し、その能力を超えた内容とならないように配慮する。

○長官は、指示後においても引続き必要と認められる情報の収集及び提供を行うなど安全確保措置に努める。

## 2 生活関連等施設の管理者に対する安全確保措置の要請等

## (1) 安全確保措置の要請

○長官は、武力攻撃災害の発生又はその拡大を防止するため、危険が切迫している場合や、緊急に広域的な対処が必要となる場合など生活関連等施設の安全の確保が緊急に必要であると認めるときは、関係機関の意見を聴いて、消防庁の
所管する生活関連等施設の管理者に対し、安全確保措置を講じるよう要請を行う。この場合、当該要請を行ったときは、その旨を当該生活関連等施設の所在する都道府県の知事に通知する。

## (2) 被害の拡大防止のための措置

○消防庁は、所管する生活関連等施設に係る武力攻撃災害が発生したときは、当該施設の管理者に対する指導、助言、資機材の提供、職員の派遣、関係機関への連絡など被害の拡大防止のための措置を的確かつ迅速に講じる。

## (3) 内閣総理大臣による措置

○内閣総理大臣が対処基本方針に基づき生活関連等施設及びその周辺の地域の安全を確保するため関係大臣を指揮し、安全確保措置を講じさせる場合において、消防庁は、危険の防除、周辺住民の避難等のために必要な措置を講じる。その際、必要に応じ消防機関、警察庁、海上保安庁、防衛省等の関係機関と連絡調整を行う。

## (4) 支援の求めへの対応

○消防庁は、所管する生活関連等施設の安全の確保のため必要な支援の求めがあったときは、指導、助言、連絡体制の強化、資機材の提供、職員の派遣など必要な支援を行う。

(5) 消防庁が管理する生活関連等施設の安全確保措置等

○消防庁は、武力攻撃災害が発生した場合等において、速やかに、消防大学校等その管理に係る生活関連等施設の安全確保措置を講じる。

## 3 危険物質等に係る武力攻撃災害の発生の防止

(1) 災害の発生を防止するための必要な措置

○長官は、消防法第2条第7項の危険物（同法第9条の4の指定数量以上のものに限る。）に係る武力攻撃災害の発生を防止するため必要があると認めるときは、地方公共団体を通じ、危険物質等に係る武力攻撃災害の発生を防止するため当該危険物質等の占有者、所有者、管理者その他の危険物質等を取り扱う者（以下「危険物質等の取扱者」という。）に対して危険物質等の取扱所の警備の強化の要請を行う。

## (2) 移送取扱所に対する命令

○長官は、2以上の都道府県の区域にわたって設置される移送取扱所（消防法第11条第1項第4号括弧書きの移送取扱所をいう。）において取り扱う危険物質等に係る武力攻撃災害の発生を防止するため緊急の必要があると認めるときは、危険物質等の取扱者に対し、危険物質等の製造等の一時禁止又は制限等の措置のうち必要な措置を講じるよう命令を行う。

○長官は、危険物質等の製造等の一時禁止又は制限等の措置を講じるべきことを命じるため必要があると認めるときは、危険物質等の取扱者に対し、危険物質等の管理の状況について報告を求める。

○上記（1）及び（2）に定める事項は、危険物質等に係る武力攻撃災害が発生した場合において、これを防除し、及び軽減するときについて準用する。

## 4 放射性物質等による汚染の拡大の防止のための対処
○NBC災害が発生し、内閣総理大臣が対処基本方針に基づき、関係大臣を指揮して汚染の拡大を防止するために措置を講じる場合において、長官は、被災者の救助・救急活動、汚染の原因となる物質の撤去、汚染の除去等のための必要な措置を講じる。その際、必要に応じ消防機関、警察庁、海上保安庁、防衛省等の関係機関と連絡調整を行う。

## 5 消防職団員の安全確保

○消防庁は、消防機関が実施する国民保護措置について、その内容に応じ、武力攻撃の状況その他必要な情報の提供を行うほか、緊急時の連絡及び応援の体制を確立すること等により、国民保護措置に従事する消防職団員の安全の確保に十分配慮する。

## 6 被災情報の収集等

(1) 被災情報の収集

○消防庁は、被災情報の収集に当たっては、火災・災害等即報要領（昭和59年10月15日消防災第267号消防庁長官通知）に基づき地方公共団体及び消防機関から報告を求めるとともに、自らも様々な手段を活用し、収集を行う。

○消防庁は、新たに重大な被害が発生した場合など長官が必要と判断した場合については、直ちに都道府県に被災情報の報告を求める。

○この場合、消防庁は、関係機関と相互に情報交換等の協力を行う。

(2) 被災情報の報告

○消防庁は、収集した被災情報を速やかに総務大臣名により政府対策本部長へ報告する。

## 第 7 節 特殊標章等の交付及び管理

○長官は、赤十字標章等及び特殊標章等に係る事務の運用に関するガイドラインに基づき、別に定める交付要綱により、以下のとおり、特殊標章等を交付し、又は使用させる。

(1) 交付等の対象者

・消防庁の職員で国民保護措置に係る職務を行う者

・長官の委託により国民保護措置に係る業務を行う者

・長官が実施する国民保護措置の実施に必要な援助について協力する者

## (2) 特殊標章の様式等

① 特殊標章

・法第１５８条第１項の特殊標章（オレンジ色地に青の正三角形）

② 身分証明書

・法第158条第1項の身分証明書（様式のひな型は下記のとおり）

③ 識別対象

· 国民保護関係者

・国民保護措置に係る職務等のために使用される場所、車両、船舶、航空機等
(オレンジ色地に青の正三角形)

(国民保護措置に係る職務等を行う者用の身分証明書のひな型)

## 第 4 章 復旧等

## 1 消防庁が管理する施設・設備の復旧等

○消防庁は、その管理する施設・設備等が武力攻撃等により被害を受けた場合、安全の確保を配慮した上で、緊急点検を実施し、その被害状況を迅速に把握するとともに、その機能の公共性等を勘案し、必要に応じて可能な限り速やかにその機能の暫定的な回復の措置等を実施する。

○消防庁は、その管理する施設が武力攻撃等により被害を受けた場合は、その被害状況等を迅速に把握するとともに、関係省庁と連携し、迅速かつ的確な災害復旧を実施する。

## 2 地方公共団体等への復旧等にかかる助言等

○消防庁は、地方公共団体の防災施設をはじめとする各関係施設の被災状況を迅速に把握するとともに、これらの緊急性を勘案しつつ、当該地方公共団体に対して速やかに応急復旧を行い、又は代替機能の確保等を図るよう助言及び支援する。

○消防庁は、施設等の応急復旧のための被災地以外の地方公共団体からの人的支援、物資等の支援について、関係省庁等と連携を図りつつ、必要な連絡調整を行う。

○消防庁は、地方公共団体が武力攻撃災害の被害を受けた防災施設をはじめとする各関係施設の災害復旧については、国の基本的方針に基づき、適切に実施されるよう助言及び支援する。

## 第5章 緊急対処事態における消防庁の対処

## 第1節 緊急対処事態対策本部における消防庁の対処

○緊急対処事態対処方針が定められ、緊急対処事態対策本部が設置されたときは、消防庁は、消防庁緊急対処事態対策本部を設置し、その所掌事務に係る緊急対処保護措置を実施する。

○消防庁緊急対処事態対策本部の体制については、消防庁対策本部の体制に準じて別に定める。

○緊急対処事態については、原則として、武力攻撃事態等におけるゲリラや特殊部隊
による攻撃等と類似の事態が想定されるため、緊急対処事態への対処については、武力攻撃事態等への対処に準じて行う。

○長官は、政府対策本部長が決定する警報の通知・伝達の対象となる地域の範囲に応じて警報の内容を通知・伝達するものとし、警報の解除についてもこれに準じて行う。

## 第2節 緊急対処事態に関する調査研究

○消防庁は、緊急対処事態の対処のあり方については、政府内の検討と併せて、調査研究を行う。
# II 人間の脳の演算処理メカニズムに倣った 脳型演算処理技術の研究開発

# (II Research and development on the neuromorphic computation technology, emulating the computation mechanism in the human brain)

代表研究責任者 鈴木 義茂 大阪大学大学院基礎工学研究科

研究開発期間 平成 29 年度～令和元年度

## 【Abstract】

From ferromagnetic materials, which does not consume any energy to maintain the information, ultralow-power neuromorphic-operation basic-circuits have been constructed. The nanometer scale magnetic nano-dots system showed neuromorphic calculation power by means of reservoir computing. Realized skyrmion basic-circuits, i.e. hub, ratchet and c-join, make the Brownian computation with extreme low power consumption possible.

The modules composed from above mentioned basic-circuits show faster convergence and much lower energy consumption in learning process compared to the conventional deep learning network using semiconductor computers.

In addition, the developed neuromorphic system is adjustable to the required tasks by changing only the voltage application patterns on the magnetic nano-dots at the beginning of the task operation and during the operation.

1 研究開発体制

○ 代表研究責任者

鈴木 義茂†（大阪大学†）

研究分担者

鈴木 義茂†（大阪大学†）

久保田均 $ ^{†} $ （産業技術総合研究所 $ ^{†} $ ）

総合ビジネスプロデューサー 新田 隆夫†（大阪大学†）

☐ ビジネスプロデューサー 新田 隆夫（大阪大学↑）

久保田均 $ ^{†} $ （産業技術総合研究所 $ ^{†} $ ）

研究開発期間 平成29年度～令和元年度

研究開発予算 総額 207 百万円

(内訳)

平成29年度	平成30度	令和元年度
106百万円	50百万円	51百万円
## 2 研究開発課題の目的および意義

現在の人工知能技術、特に深層学習は、大量のデータを莫大な計算資源と電力を用いてコンピューターに学習させることで実現している。しかし、適用分野においては大量のデータや莫大な計算資源等を用意すること自体が困難であり、人工知能技術が十分に活用できていない分野も多い。他方、必ずしも大量のデータや莫大な計算資源等がなくても人工知能技術が有効に機能するためのヒントとなることが期待される人間の脳活動メカニズムが、脳活動計測技術の高度化に伴い次第に解明されつつある。

そこで、本研究では、次世代人工知能技術として、脳の演算処理メカニズムに倣い、超低電力かつスケーラブルな演算処理を可能とする「脳型演算処理技術」を確立することにより、医療・介護、防災・インフラ、生活支援分野等の各分野・業種での人工知能技術の活用の加速化や新産業・ビジネスの創出に貢献し、我が国の国際競争力の維持・向上に寄与することを目的とする。

## 3 研究開発成果（アウトプット）

### 3.1 超低消费电力演算处理技術

脳型演算基本回路において、従来のデジタル演算回路に比べて大幅な消費電力の削減が可能な超低消費電力演算処理技術を実現する。

本研究の目的を達成するために磁性体ナノドット配列を用いたスピングラス/アイスリザーバー浜算回路及びスキルミオンブラウニアン演算回路の研究開発を行った。

#### 3.1.1 磁性体ナノドットリザーバー演算基本回路

ナノサイズの強磁性トンネル素子(MTJ)で構成される磁気ランダムアクセスメモリ(MRAM)の技術をベースとしたスピングラス/アイスリザーバー満算の基本回路を開発した。図1に(a)積層構造と(b)顕微鏡写真を示す。ドット間隔が小さく相互作用を発生するのに適した構造の作製に成功した。それぞれのナノドットはMTJとなっており磁化状態を電気抵抗として読み出すことができる。電圧磁気異方性変化の大きさは120fJ/Vmであり素子動作に十分な大きさの効果を得ることに成功した。また、熱に起因するトルクも有効であることを発見した(Nature Nanotechnology 誌および新聞に発表)。抵抗値の外部磁場

依存性の測定から動作パラメータを得

電圧印加による磁化制御においては電流を要しないために超低消費電力化が可能である。また、磁化制御が演算に対応するので、書き込みと演算のエネルギーは同程度である。このことから1ドットの書き込み動作と演算に要するエネルギーは20nm 径の素子の場合、30,000kBT程度となる。一方、CMOS デバイスでは1 ゲート操作当たりのエネルギーは配線のチャージングのエネルギーを無視して

(a) MTJ薄膜の積層デザイン

(b) レーザー顕微鏡像(上)

原子間力顕微鏡像(下)

図１．今回、開発した磁性体ナノドットリザーバー計算基本回路。（a）トンネル磁気抵抗素子(MTJ)用の薄膜の積層構造。（b）レーザー顕微鏡像(上)、原子間力顕微鏡像
も 220,000kB T 程度が限界 (Fan-out 4) となるとされている。即ち、素子レベルで従来のデジタル演算回路に比べて大幅な省エネ化を達成した。

1024×1024 ドットのリザーバーの磁化の運動の計算が可能なシミュレーターを開発した。GPU を用いることにより CPU のみを用いた場合の100倍以上の計算速度を達成した。図 2(a)、(b)にシミュレーションに用いた回路の形状を示す。回路は円形の磁性ナノドットを $ 2 \times N_{y} $ の格子状

(a)

(c)

図２ 磁性体ナノドットリザーバー計算基本回路のシミュレーションによる動作実証。(a)磁性ナノドットリザーバーの設計例。上面図。(b)同側面図、(c)リザーバーの計算能力。横軸は短期記憶能力(STMC)、縦軸は非線形演算能力(PCC)を表している。●印は(a)の構造において$\mathrm{N_{y}}$を変化したときの性能。×印は7個のスピン移行発振素子を用いた場合の性能。

に並べたアレイである。アレイの左下隅の一つのナノドットに2進数データを逐次入力し、他のドットには磁気異方性制御電圧を印加して演算を行った。この結果得られた短時間記憶能力(STMC: Short term memory capacity)と非線形演算能力(PCC: Parity check capacity)を図2(c)に●印で示した。 $ N_{y}=14 $ でPCCは約4となり7素子からなるスピン移行発振器を用いたリザーバー計算(×印)の性能を超える。即ち、最小単位の脳型演算処理技術を実現した。

#### 3.1.2 磁気スキルミオンブラウニアン演算基本回路

ブラウニアン計算回路は粒子の熱によるブラウン運動を利用して計算を行う超低消費エネルギー演算回路である。本研究では強磁性体薄膜中に発生する磁気ドメイン構造であり粒子のように振舞う磁気スキルミオンを用いてブラウニアン演算の基本回路であるハブ、ラチェット、C-joinを実現した。

まず、最初にスキルミオン薄膜の作製、また、本素子の動作原理となるスキルミオンの拡散係数の電圧印加による制御に成功した。さらに、磁

図 3. (a)ハブ、 (b)ラチェットおよびC-join として働くスキルミオン基本回路。

気異方性の局所制御によるスキルミオン回路を形成し、ゼロエネルギーで動作するハブの作製に成功した(図3(a))。続いて、ラチェット、C-joinとして働く回路を作製し(図3(b))、電流が作る磁界を用いる形で素子の動作を実証した。以上により、従来のデジタル演算回路に比べて大幅な消費電力の削減を可能とする回路の原理の実証に成功した。

### 3.2 脳型演算モジュール化技術
・脳型演算モジュールにおいて、深層学習に比べて超低消費電力量で、次世代人工知能技術の学習を可能とする技術を実現する。

• DNN（特に CNN）、RNN などの機能を従来方式に比べて超低消費電力で実現できる脳型演算モジュール化技術を実現する。

(a) 素子写真

(b) 配線拡大写真

(c) 磁性ナノドットアレイ

(d) 磁性ナノドット拡大写真

図 4. 脳型演算モジュールの作製。(a)素子写真、(b)配線拡大写真、(c)磁性ナノドットアレイ、(d)磁性ナノドットアレイ拡大写真。

#### 3.2.1 磁性体ナノドットリザーバー演算モジュール化技術

磁性リザーバー演算基本回路のパターンをアレイ化することによりモジュールとなる回路を作製した。図4にあるように18×18ドットの素子の作製に成功した。しかし、プロジェクト2年目、および、3年目の予算が半減したことから、提案時の計画を変更し、今回の素子では実動作は試みず素子パラメーターを抽出するのみとした。抽出したパラメーターを用いてシミュレーションによる動作実証を行った。

## 3 bit データを入力可能な $ 12 \times 4 $

ドットのナノドットリザーバーモジュールを遅延回路を使って多数接続することにより過去のデータとの間の非線形演算能力を持つリザーバー演算回路を構成した(図5(a))。この回路を用いてNARMA10検定をシミュレーションにより行ったところNAMRA10予測を提案時の3.6倍の精度で行うことに成功した(図5(b))。

次に、リザーバー演算回路と、通常の半導体を用いた回路との消費電力を比較した。リザーバー回路には、20個のナノドットから構成されるリザーバーを用いた。ま

図5. 脳型演算モジュールのシミュレーション。(a) 12×4 ドットのモジュールを遅延回路を使って多数接続した回路。(b) この回路を用いて NARMA10 検定を行った結果。赤：教師データ。青：磁性リザーバーの予測。

た、通常の半導体を用いた回路として、ディープラーニングの一種である convolutional neural network (CNN) と、long short-term memory (LSTM) を用いたニューラルネットワークとをそれぞれ用いた。
図 6 磁性ナノドットリザーバー回路、CNN、LSTM を用いた際の(a)short term memory capacity ならびに(b) parity check capacity に依存した学習に必要な計算コスト

LSTM は Recurrent neural network(RNN)の一種とみることができる。具体的なタスクとして、short term memory (STM)タスクならびに parity check (PC)タスクを用い、STM∼3.0、PCC∼3.0を得るための学習コストを比較した。その結果、磁性ナノドットリザーバー満算の学習コストは、CNNと比較して約1/64倍、LSTMと比較して約1/89倍となった。

即ち、脳型演算モジュールにおいて、深層学習に比べて超低消費電力量で、次世代人工知能技術の学習を可能とする技術を実現した。このことは当初目標であった通常の半導体を用いた回路と比較して1/10の電力という目標を超えた先進的な成果である。

#### 3.2.2 磁気スキルミオンブラウニアン演算モジュール化技術

スキルミオンを粒子と見做してブラウニアン演算回路の動作を計算するスキルミオン粒子シミュレーターを開発した。これにより、スキルミオン基本演算回路の組み合わせで半加算器などのモジュールを構成しその動作を実証した。さらに、A/D コンバーターを構成するモジュールの構成が可能であることを実証した。このことから、磁気スキルミオンブラウニアン演算モジュールはナノ磁性ドットリザーバーの出力を A/D 変換してコンピューターに入力するために有用であることを明らかにした。理論上、1入力データあたりの変換エネルギーは約 4fJ のとなり従来のデジタル回路の 1/1000 程度となることが示された。

### 3.3 演算处理制御技術

演算回路の機能、構造などの初期設定が可能であり、重み計算などの演算処理結果をリアルタイムで演算処理過程等にフィードバックし、脳型演算回路構造や計算規模等の動的再構成を行うことのできる演算処理制御技術を実現する。

#### 3.3.1 磁性体ナノドットリザーバー演算処理制御技術

$ N \times M $ ドットの磁気ナノドットリザーバー漬算回路から一部のみをモジュールとして動作させることが可能であることをシミュレーションを用いて実証した。図7にはアレイの一部を2×12の1bitタスクリザーバーおよび6×4の2bitタスクリザーバーとして再構成して利用した例を示した。どちらの場合も単体と同程度の性能を得ており、本脳型演算モジュールを動的に構成・再構成可能であることが証明された。また、本脳型演算回路はモジュールの追加に関してスケーラブルである。さらに、電圧の印加
図7 磁性ナノドットリザーバー演算回路のリコンフィギャラプル動作。

パターンのみで回路構成を変えることができることから、演算回路の機能、構造などの初期設定が可能であり、重み計算などの演算処理結果をリアルタイムで演算処理過程等にフィードバックし、脳型演算回路構造や計算規模等の動的再構成を行うことにより最適な演算処理を実現することができる。

#### 3.3.1 磁気スキルミオンブラウニアン演算処理制御技術

スキルミオンブラウニアン演算回路においても磁気異方性により回路を構成できること、磁気異方性を電圧印加により変調できることから、電圧印加パターンにより回路を再構成することが可能である。このことを、実際にシミュレーションにより確認した。

また、スキルミオンを粒子として扱いその状態遷移をマスター方程式を用いてシミュレートするシミュレーターを構築することにより、スキルミオンブラウニアン演算の統計力学的な解析解を求めた。このことにより、多ビットの加算時間はビット数に対して線形に増加し、本演算回路のスケーラビリティーが証明された。即ち、磁気スキルミオンブラウニアン演算回路は動的に構成・再構成可能であり、かつスケーラブルである。さらに、演算回路の機能、構造などの初期設定が可能であり、演算処理結果をリアルタイムで演算処理過程等にフィードバックし、脳型演算回路構造や計算規模等の動的再構成を行うことが可能である。

### 3.4 課題Ⅰとの連携

課題Ⅰとの連携により課題Ⅰのタスクを低消費電力で実行する脳型演算回路を提供する。

課題Ⅰとの連携により課題Ⅰのタスクを低消費電力で実行する脳型演算回路を提供することを試みた。このために、「（課題Ⅰ）人間の脳の認知メカニズムに倣った脳型認知分類技術の研究開発」から手の運動データ(ジャスチャー)を認識分類するタスクを例として抽出した。そして、データの前処理を本リザーバー演算回路によって置き換えるためのモジュールを設計しその動作を実証した。

図 8(a)に課題Ⅰにおける脳型認知分類システムを用いた運動分類の模式図と、(b)に、それらとリザーバー演算回路とを併用した際の運動分類の模式図を示す。これまでに述べてきたように、リザーバー回路は半導体回路と比較して低消費電力での情報処理が可能である。また、リカレントニューラルネットワークの一種であることから、過去の入力データに依存した情報をも内包する。リカレントニューラルネットワークを用いずに脳型認知分類システムを用いた場合、過去の情報を含めたデータをベイジアンアトラクターモデル(BAM)による分類器へと入力する必要がある。一方で、リザーバー回路は過去の入
カデータに依存した情報、すなわち運動の特徴を含むデータを生成可能である。そのため、リザーバー回路の出力を用いることにより、BAMによる分類器へ入力するデータ量を削減することが可能となり低消費電力化が実現した。

このタスクでは運動データを縦に振動する運動(shaking)に、横に振動する運動(waving)、時計回りの運動(clockwise: CW)、反時計回りの運動(counter clockwise: CCW)に分類する。まず、2×2ピクセルの画像データに対してこのタスクを3ビットのバイナリ値の処理が可能な6×7個の磁性ドットからなるリザーバー演算モジュールで実行した。その結果、縦に振動する運動、横に振動する運動、時計回りの運動、反時計回りの運動の分類に対するエラーレートはそれぞれ、0.004、0.008、0.02、0.01であり低いエラーレートにて二次元的な運動の分類を実行することに成功した。また、学習は小さなモジュールに対して行われるのでその消費エネルギーはとても小さくなる。モジュールの学習に必要な消費電力は前述したようにCNN, LSTMなどによる学習の約1/50以下となる。

次に、このタスクを現実的な分解能である $ 128 \times 128 $ ピクセルの画像に対して実行するために、画像をその注目点を変えた $ 127 \times 127 $ 個の $ 2 \times 2 $ ピクセルの画像データに分解し、上記のモジュールにより処理を実行した。処理は、 $ 2 \times 2 $ ピクセルに動点が現れたときのみ行われるのでイベントドリプンである省エネ化が実現する。図9に1,258,062個のナノ磁性体からなるリザーバー回路により時計回りに回転する手の運動を観察した場合の分類結果の注目点依存性の一例を示す。赤、緑、青、桃は、それぞれ縦に振動する運動(shaking)、横に振動する運動(waving)、時計回りの運動(clockwise: CW)、反時計回りの運動(counter clockwise: CCW)を示す。注目点によって運動は違った形に見えるが時計回り運動に見える結果が多数であることがわかる。この結果を課題Ⅰが開発した BAM に入力することによりシステムとして省エネルギー化が可能となった。このことは基本計画の目標としては具体的には示されていなかったが、連携によって更なる省エネ効果を生んだことは先進的な成果と言える。
(a)

$$ \times W_{t r i g} $$

$$ W_{u0} $$

$$ W_{t r i g} $$

$$ W_{u0} $$

$$ W_{o u t} $$

$$ W_{o u t} $$

$$

$$ 図 8 （a）課題Ⅰにおける運動分類手法の模式図と、(b) リザーバー回路を併用した際の運動分類手法の模式図。
(a)

(b)

図9 (a)時計回りに運動する点と、(b)運動データの分類の一例

## 4 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた取組みの実施状況

## 4 ．1 プロジェクト外での企業との共同研究

2017-2019.6 まで米国 I 社との共同研究を行った。

2019.7 からアルバック(株)とスキルミオンブラウニアン演算回路の製造プロセスに関する共同研究を開始した。

2019.10 から超低消費電力磁気スキルミオン検出技術について A 社との共同研究の下、研究を開始した。

### 4.2 特許の申請

研究開発の折り目、折り目に重要な技術について7件の特許の出願を行った。

### 4.3 磁気ナノドットリザーバー演算回路の室温動作に向けた取り組み

スピングラス/スピンアイスリザーバー計算に関する本研究では、すべてのシミュレーションを絶対零度で行った。しかし、本回路の実用化のためには室温で動作することが望ましい。そこで、回路性能の温度特性を有限温度のシミュレーションによって調べた。その結果を図10に示す。その結果、短期記憶能力(STM)は比較的高温まで発現するが、非線形計算能力(PC)は温度上昇とともに急激に低下することを見出した。

そこで、室温動作のために素子間の相互作用を増強する研究を始めた。その一つの方法

図 10 短期記憶能力(STM)と非線形計算能力(PC)の温度動作温度依存性のシミュレーション結果
はドットをわずかに接触させることにより電子の交換相互作用を発現させることである。交換相互作用は双極子相互作用の1,000倍程度大きいことが知られており、わずかでも素子が接触すれば相互作用の増大が期待できる。そこで実際に3角形の素子を作りその先端をわずかに接触させた。図11に室温で撮影した素子の磁気Kerr顕微鏡像を示す。単独の素子と接触した素子では全く違う磁気像を示しており大きな相互作用が働いていることが分かる。この他にもいくつかの方法を考案し特許を申請

図 11 三角形の磁気ドットの室温における磁気Kerr顕微鏡像。僅かでも接触したドットは単独のものと異なる磁気像を示し大きな相互作用が働いていることが分かる。

した。今後の実用化研究では、素子の接触などを利用した相互作用強度の最適化を行っていく。

### 4.4 運営委員会の開催および成果報告会・新聞発表などの広報・普及活動

広く有識者(大学2名、企業2名、国立研1名)の意見を聞くための運営員会を毎年1度開催し、研究・運営に関する有益な意見を得た。また、本プロジェクトの成果を普及するための成果報告会を毎年開催した。但し、R1年度の成果報告会についてはCovid-19の影響で開催を見送った。新聞発表については磁化の低消費電力制御の成功に関するものを以下のタイトルが行い注目を集めた。

[1] “熱による高速・高効率な磁極制御～MRAMとAIハードウェアの低消費電力化の実現へ向けて～”，大阪大学,2018年12月5日

この内容は Nature Nanotechnology 誌に掲載された研究内容に関するものである。

最終成果についても新聞発表を予定しているが、現在は Covid-19 の影響で先送りにしている。Covid-19 の影響について終息が見えてきた時点での発表を予定している。

## 5 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた計画

2020.4 以降もアルバック(株)とスキルミオンブラウニアン演算回路の製造プロセスに関する共同研究を継続する。

また、同社を含めた形で国の科学技術補助金の申請を行っていく。

これにより、3-5 年程度の最適化研究をしたのちに企業との共同による応用化研究、あるいは、企業への技術移転を行う。特に現時点では動作温度が低いので、室温で安定に動作する技術を実用レベルに持っていく必要がある。既に基礎実験には成功しているので、数年でこの技術は完成すると考えられる。

これらの研究を3-5年程度で行った後に、2-3年程度でまずインテリジェントセンサーなどの素子レベルで動作な可能な装置の実用化の可能性を明らかにする。さらに、その経験を踏まえて人工知能システム化に必要な工場でのプロセス研究・信頼性研究などを開始する。

今回の研究ではスピンアイス”リザーバーの研究はあまり進展しなかったが、スピンアイス中にはモノポールなどの準粒子が情報担体として出現する。しかも、モノポール対がストリングで結合するといった特異な性質があり、量子計算におけるエンタングルメントと同じように古典系において離れた二点に強い相関を持たせることができる可能性がある。これらの性質のリザーバー計算への利用について、スイスのETH Zurichおよび学習院大学との共同研究を開始した。

現在、Si や R-RAM 技術を用いた脳型アクセレレーターが順次実用化されつつある。磁気技術も MRAM
素子の演算回路内への取り込み(メモリ・イン・ロジック)などの方法から実用化されていくことが期待される。この段階では、MRAMやR-RAMの不揮発性はメモリとしてのみ利用され、その演算機能はSiにゆだねられたままである。本プロジェクトで開発したスピングラス/アイスリザバー演算技術ではメモリ自体が演算を行うところに特徴があり、前述のメモリ・イン・ロジック技術の先に位置するものである。演算そのものを非ノイマン型に変革するものであるため技術的な波及効果は非常に大きいと考えられる。コンピューターが行う演算のうち、脳型演算が占める割合は急速に増大しており、将来、本研究で開発したような超低消費エネルギー脳型演算回路の導入が必須となると考えられる。本技術はMRAM技術を発展させたものであり、LSIのC-MOS層の上部に作り付けることが可能であることからプロセス上の実用化障壁は比較的低いものと考えられる。

今回のブラウニアン演算素子ではスキルミオンの微視的な運動を外部から制御することにより熱的な運動を恣意的に変更することに成功した。これは、顕微鏡による観察と電気信号の印加によりなされた。即ち、装置を操っている実験者を介在して制御が行われている。今後、この素子を固体デバイスとして実現するには、このフィードバック系を素子内部に作り付ける必要がある。このような自律的な情報熱力学機関は既に単電子トランジスタにおいて数 mK という極低温で実現している(J. V. Koski, et al., "On-Chip Maxwell's Demon as an Information-Powered Refrigerator", Phys. Rev. Lett. 115, 260602 (2015))。単電子トランジスタにおいて極低温が必要だったのは電子がとても小さいからである。スキルミオンの特徴は数十から大きい場合は一千万個程度の電子が集まって一つの粒子のように振舞う点にある。このため、スキルミオンを利用すれば室温で動作するオンチップ型の情報熱力学機関の作製が可能と考えられる。この実現が未来の電子素子のためには非常に重要な課題と考えられる。具体的には現在すでに電力をほとんど消費しないスキルミオンの制御が電圧磁気異方性変化を用いることにより既に実現しているが、今後は電力をほとんど必要としないスキルミオンの検出法の開発が重要となる。このためにはいくつかの候補が既にありその研究が重要となる。本研究についてはA社との共同研究として既に研究を開始している。

スピングラスもスピンアイスもスキルミオンも有限温度で相互作用する多体の物理系であるためボルツマンマシンとしての性質を有し、例えば、可逆論理素子の構築などが原理的に可能である。これらの性質の積極的な利用に関してはアルバックの共同研究として既に研究を開始した。

このような基礎研究にあと5-7年程度必要と考えられる。しかし、磁気スキルミオンブラウニアン演算は究極の省エネルギー回路を実現するものであるため、その波及効果は非常に大きいと考えられる。

## 6 査読付き誌上発表論文リスト

[1] T. Furuta, K. Fujii, K. Nakajima, S. Tsunegi, H. Kubota, Y. Suzuki, and S. Miwa, "Macromagnetic Simulation for Reservoir Computing Utilizing Spin Dynamics in Magnetic Tunnel Junctions", Physical Review Applied 10, 034063 (2018)

[2] M. Goto, Y. Wakatake, U.K. Oji, S. Miwa, N. Strelkov, B. Dieny, H. Kubota, K. Yakushiji, A. Fukushima, S. Yuasa, and Y. Suzuki, "Microwave amplification in a magnetic tunnel junction induced by heat-to-spin conversion at the nanoscale", Nature Nanotechnology, 14, 40-43 (2019)

[3] T. Nozaki, Y. Jibiki, M. Goto, E. Tamura, T. Nozaki, H. Kubota, A. Fukushima, S. Yuasa and Y. Suzuki, "Brownian motion of skyrmion bubbles and its control by voltage applications", Applied Physics Letters 114, 012402 (2019)

[4] H. Nomura, T. Furuta, K. Tsujimoto, Y. Kuwabiraki, F. Peper, E. Tamura, S. Miwa, M. Goto, R.
Nakatani, Y. Suzuki, "Reservoir computing with dipole-coupled nanomagnets", Japanese Journal of Applied Physics Rapid Communication, 58, 070901, (2019)

[5] T. Nozaki, M. Konoto, T. Nozaki, H. Kubota, A. Fukushima, and S. Yuasa, “Voltage-induced coercivity change in Co film grown on Cr $ _{2} $ O $ _{3} $ barrier”, Japanese Journal of Applied Physics 58, 100911 (2019)

[6] H. Nomura, T. Furuta, K. Tsujimoto, Y. Kuwabiraki, N. Samura, E. Tamura, M. Goto, R. Nakatani, H. Kubota and Y. Suzuki, "Randomly generated node-state-update procedure for dipole-coupled magnetic reservoir computing with voltage control of the magnetism", Journal of Physics D: Applied Physics, 53, 094001, (2019)

[7] H. Nomura, K. Tsujimoto, M. Goto, N. Samura, R. Nakatani, Y. Suzuki, "Reservoir computing with two-bit input task using dipole-coupled nanomagnet array", Japanese Journal of Applied Physics, 59, SEEG02, (2019)

[8] T. Nozaki, M. Konoto, T. Nozaki, H. Kubota, A. Fukushima, and S. Yuasa, “Control of the magnetic domain of Pt/Co/Ru/MgO multilayer; Effect of Co thickness and Ru insertion”, AIP Advances 10, 035130 (2020)

## 7 査読付き口頭発表論文（印刷物を含む）リスト

[1] H. Kubota, T. Taniguchi, A. Fukushima, K. Yakushi and S. Yuasa, "Magnetostatic interaction between closely located magnetic tunnel junction", The 21st International Conference on Magnetism (ICM2018), San Francisco, CA, 2018/07/17

[2] T. Nozaki, M. Konoto, T. Nozaki, H. Kubota, A. Fukushima and S. Yuasa, "Control of magnetic domain in Pt/Co/MgO trilayer with Ru insertion layer", The 2019 Joint MMM-Intermag conference, Washington, DC., 2019/1/15

## 8 その他の誌上発表リスト

[1] H. Nomura, K. Tsujimoto, Y. Kuwabiraki, R. Nakatani, F. Peper, E. Tamura, T. Furuta, S. Miwa, M. Goto, Y. Suzuki, “Reservoir computing with dipole coupled nanomagnets array”, arXiv:1810.13140v1 [cond-mat.mtrl-sci], arXiv:1810.1314, 2018/10/31

[2] H. Nomura, T. Furuta, K. Tsujimoto, Y. Kuwabiraki, F. Peper, E. Tamura, S. Miwa, M. Goto, R. Nakatani, Y. Suzuki, “Reservoir computing with dipole-coupled nanomagnets”, arXiv:1810.13140v2 [cond-mat.mtrl-sci], arXiv:1810.1314, 2019/02/14

[3] 後藤 穣,若竹 陽介,Ugwumsinachi Kalu Oji,三輪 真嗣,鈴木 義茂,久保田 均,薬師寺 啓,福島 章雄,湯浅 新治,Nikita Strelkov,Bernard Dieny, "ナノ磁性体中の熱を利用したマイクロ波技術", 自動車技術 第73巻第6号,2019/06/01

[4] E. Tamura, Y. Suzuki, "Theory of Skyrmionic Diffusion: Hidden Diffusion Coefficients and Breathing Diffusion", arXiv, 2019/7/16

[5] Y. Jibiki, M. Goto, E. Tamura, J. Cho, H. Nomura, T. Srivastava, W. Lim, S. Auffret, C. Baraduc, H. Bea, Y. Suzuki, "Skyrmion Brownian circuit implemented in a continuous ferromagnetic thin film",