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Marukame Takao

Faculty of Information Science and Technology Electronics for Informatics Integrated Systems EngineeringProfessor

Researcher basic information

■ Degree
  • Doctor (Engineering), Hokkaido University, Mar. 2007
■ URL
researchmap URLホームページURL■ Various IDs
Researcher number
  • 10573040
ORCID IDJ-Global ID■ Research Keywords and Fields
Research Keyword
  • neuromorphic computer
  • in-memory computing
  • 人工知能ハードウェア
  • memristor
  • 半導体電子デバイス
  • スピントロニクス
  • 集積回路・システム
Research Field
  • Informatics, Perceptual information processing
  • Nanotechnology/Materials, Nano/micro-systems
  • Manufacturing Technology (Mechanical Engineering, Electrical and Electronic Engineering, Chemical Engineering), Electron device and electronic equipment
■ Educational Organization

Career

■ Career
Career
  • Apr. 2024 - Present
    Hokkaido University, 大学院情報科学研究院, 教授
  • Apr. 2023 - Mar. 2024
    東芝, 研究開発センター 研究企画統括部 技術管理部, 参事, Japan
  • Jul. 2018 - Mar. 2023
    東芝, 研究開発センター フロンティアリサーチラボラトリー, 主任研究員/上席研究員, Japan
  • Oct. 2017 - Jun. 2018
    東芝, 研究開発センター フロンティアリサーチラボラトリー, 研究主務, Japan
  • Jul. 2012 - Sep. 2017
    東芝, 研究開発センター LSI基盤技術ラボラトリー, 研究主務, Japan
  • Jul. 2014 - Dec. 2015
    スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL), 客員研究員, Switzerland
  • Apr. 2007 - Jun. 2012
    東芝, 研究開発センター LSI基盤技術ラボラトリー, Japan
Educational Background
  • Apr. 2004 - Mar. 2007, 北海道大学, 大学院情報科学研究科, 情報エレクトロニクス専攻 博士課程
  • Apr. 2002 - Mar. 2004, 北海道大学, 大学院工学研究科, 電子情報工学専攻 修士課程
  • Apr. 1998 - Mar. 2002, 北海道大学, 工学部 情報エレクトロニクス系, システム工学科
Committee Memberships
  • Apr. 2026 - Present
    応用物理学会, APEX/JJAP 論文誌企画・編集委員会 編集運営委員
  • Apr. 2024 - Present
    Silicon nanoelectronics workshop (SNW), TPC member, Society
  • Apr. 2024 - Present
    応用物理学会, インダストリアルチャプター 副代表(講演会担当), Society
  • 2023 - Present
    Neural Networks (Elsevier), Action editor
  • Apr. 2021 - Present
    応用物理学会, フォーカストセッション AIエレクトロニクス プログラム編集委員, Society
  • 2020 - Present
    IEEE Circuits and Systems Society (CASS), Neural Systems and Applications (NSA) Technical Committee member, Society
  • Apr. 2026 - Mar. 2029
    国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構, NEDO技術委員

Research activity information

■ Awards
  • 2021, International Conference on Solid State Devices and Materials (SSDM), SSDM2021 Paper Award
  • 2009, 応用物理学会, 第26回(2009年春季)応用物理学会講演奨励賞
  • 2005, 応用物理学会北海道支部, 第9回(2005年度)応用物理学会北海道支部発表奨励賞
■ Papers
■ Other Activities and Achievements
■ Books and other publications
  • ADVANCES IN SOLID STATE PHYSICS “Spin-Polarized Tunneling in Fully Epitaxial Magnetic Tunnel Junctions with a Full-Heusler Alloy Thin Film” 47, 105, (2008).
    M. Yamamoto; T. Marukame; T. Ishikawa; K-i. Matsuda; T. Uemura
    Springer, 2008, [Joint work]
■ Lectures, oral presentations, etc.
  • 光やスピンがNeuromorphicによりCMOSと協調してAIを加速する展望
    丸亀 孝生
    LSIとシステムのワークショップ2026, 13 May 2026
    [Invited]
  • Design exploration of a reconfigurable architecture with variable parallelism for neural network acceleration
    Hori A.; Inoue Y.; Arai F.; Marukame T.; Asai T.; Ando K.
    2025 IEEE International Conference on Device Technologies for Diversified Applications (DTDA 2025), 22 Oct. 2025
  • Weight-quantized performance improvement in spiking neural networks and convolutional neural networks for resistive memory device implementations
    Matsuzaki A.; Adachi S.; Kusunose R.; Ando K.; Asai T.; Marukame T.
    2025 IEEEInternational Conference on Device Technologies for Diversified Applications (DTDA 2025), 22 Oct. 2025
  • Live demonstration: fingerspelling recognition in quantized neural networks with emulated memristors for 2D/3D camera applications
    Wada Y.; Kusunose R.; Shinto R.; Matsuzaki A.; Adachi S.; Ando K.; Asai T.; Marukame T.
    2025 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference, 16 Oct. 2025
  • 超AIへの脳型コンピュータおよびインメモリコンピューティングにおける挑戦
    丸亀 孝生
    電子情報通信学会 SDM研究会, 07 Aug. 2025
    [Invited]
  • Brain-inspired computing: a different set of values than today’s AI and GPUs
    Takao Marukame
    Workshop for Slow Electronics in AIST, 06 Mar. 2025
    05 Mar. 2025 - 06 Mar. 2025, [Invited]
  • ニューロ・リザバー・インメモリ等コンピューティングに関する物性応用の最近と展望
    丸亀 孝生
    応用電子物性分科会研究例会, 03 Mar. 2025, Invited oral presentation
    [Invited]
  • 金属酸化物およびLi イオンを用いた不揮発素子と脳型リザバーコンピューティング等への応用
    丸亀 孝生
    第29回 電子デバイス界面テクノロジー研究会, 02 Feb. 2024
    [Invited]
  • Nano-synapse devices for neuromorphic AI Computing
    丸亀孝生; 水島公一; 野村久美子; 西義史
    ナノ学会 合同部会(構造・物性部会、機能・応用部会)シンポジウム, 22 Nov. 2023
    [Invited]
  • 脳型素子およびそのAI応用
    丸亀 孝生; 水島公一; 野村久美子; 西義史
    電気化学会 電子材料委員会 第86回半導体・集積回路技術シンポジウム, 30 Aug. 2022
    [Invited]
  • Metal-oxide synapse devices and their application to neuromorphic analog neuron circuits
    Takao Marukame; Koichi Mizushima; Kumiko Nomura; Yoshifumi Nishi
    2021 International Workshop on DIELECTRIC THIN FILMS FOR FUTURE ELECTRON DEVICES -Science and Technology- (IWDTF 2021), 14 Nov. 2021
    14 Nov. 2021 - 16 Nov. 2021, [Invited]
  • 脳型アナログ回路とシナプス素子のAI チップ応用
    丸亀 孝生; 水島 公一; 野村 久美子; 西 義史
    第82回応用物理学会秋季学術講演会 シンポジウム AIアクセラレータ:人工知能デバイスの新展開, 10 Sep. 2021
    [Invited]
  • 脳型AIハードウェアとニューロモルフィックデバイスの研究開発と動向
    丸亀 孝生
    九州工業大学 ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター 第5回Neumorphセミナー, 24 Jun. 2021
    [Invited]
  • 脳型ハードウェア実現に向けたニューロン回路およびシナプス素子の研究開発と展望
    丸亀 孝生
    薄膜材料デバイス研究会 第17回研究集会「薄膜デバイスの原点」
    05 Nov. 2020 - 06 Nov. 2020, [Invited]
■ Syllabus
  • 集積システム工学, 2024年, 学士課程, 工学部
  • 電気電子工学実験Ⅳ, 2024年, 学士課程, 工学部
  • 電気電子工学実験Ⅴ, 2024年, 学士課程, 工学部
■ Affiliated academic society
  • Present
    IEEE
  • Present
    応用物理学会
  • Present
    電子情報通信学会
■ Research Themes
  • 起電力シナプスを用いたスピン脳型コンピュータ
    科学研究費助成事業
    01 Apr. 2026 - 31 Mar. 2031
    丸亀 孝生
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 26K00999
  • スマネン脳型リザバーコンピューティング
    戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ALCA-Next
    2025 - 2026
    丸亀 孝生
    スマネンなど新素材によるナノカーボン素子を活用し、超低消費電力で動作する脳型AIハードウェアの実現を目指す。リザバーコンピューティングを応用して、従来の脳型コンピュータが抱える接続性や学習性能の課題を克服し、汎用的なAI処理が可能な新たな拡張プラットフォームを開発する。主に脳型演算モデル構築、素子試作評価、低電力回路設計、小型デモシステムによる実証を研究対象とし、フィージビリティスタディを行う。
    科学技術振興機構, 北海道大学, Principal investigator
  • ホイスラー合金を用いた強磁性エピタキシャルトンネル接合の製作技術と特性評価の研究
    科学研究費助成事業
    2006 - 2008
    丸亀 孝生
    本研究では,これまでに,Co系ホイスラー合金に属するCo_2Cr_<0.6>Fe_<0.4>Al(CCFA)の単結晶MgO基板上へのエピタキシャル成長を実証するとともに,これらの単結晶エピタキシャル薄膜とMgOトンネルバリアを組み合せた単結晶エピタキシャルMTJ(CCFA-MTJ)を製作し,室温において比較的高いTMR比である室温で42%を実証した.しかし,この以前に報告したCCFA-MTJにおけるCCFA薄膜の組成はCo_<2.0>Cr_<0.61>Fe_<0.38>Al_<0.81>と,フルホイスラー合金Co_2YZの本来の2:1:1の組成比に対し無視できない組成ずれを有していた.これに対して,本年度の研究成果として,保磁力差型CCFAIMgO/Co_<50>Fe_<50>MTJにおいて,CCFA薄膜の組成を化学量論的な値に近づけることにより,室温で90%(4.2Kで240%)に達するTMR比が得られた.
    さらに,上部強磁性Co_<50>Fe_<50>電極に対して反強磁性体を用いて交換バイアスを与えた構造の,交換バイアス型エピタキシャルCCFA/MgO/Co_<50>Fe_<50>MTJを製作し,室温で109%,4.2Kで317%の高いTMR比が得られた.また,得られたTMR比よりB2構造を有するエピタキシャルCCFA薄膜の実効的なスピン偏極率を見積もったところ,4.2Kで0.88(室温で0.57)の高い値が得られた.この結果より,コヒーレントトンネリングによりエピタキシャルCCFA/MgO/Co_<50>Fe_<50>MTJのTMR比が増大している可能性が示唆された.以上の結果より,Co系ホイスラー合金薄膜の本質的に高いスピン偏極率を活用する上で,すべての層が単結晶エピタキシャル成長の強磁性トンネル接合の構造が有用であることを示した.
    日本学術振興会, 特別研究員奨励費, 北海道大学, 06J04338
■ Industrial Property Rights