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西村康稔経済再生担当相は26日の記者会見で、新型コロナウイルスの感染者が全国的に増加している現状を踏まえ、各企業が社員のテレワーク率70％を目指すよう近く経済界に要請する考えを明らかにした。
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ttps://news.yahoo.co.jp/articles/eb99a9b2a2a92a26a7f50132fa2917f3965e48e1

AIブームで進行する第4次“熱危機”、スピン利用で消費電力が1000分の1に
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ttps://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01267/00016/index.html

MRAMがついに表舞台に、2024年に市場が2000億円規模へ
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ttps://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01267/00017/

PTS残り600株でストップ高です。

寄らずのストップ高２連続の４倍適用はこんな感じか。
木曜日　10850円
金曜日　13850円
月曜日　25850円

８月２０日までIPOなし。
浮動株は公開株数2770枚のみ。
今は浮動株の奪い合いで、
何枚集められるかが勝負ってところ。
今夜のPTSでも浮動株の奪い合いが見られるかな。

浮動株少ないのでPTSの売り物は早いもの勝ち。

The 31st Magnetic Recording Conference において、遠藤哲郎センター長が招待講演を行います。

日時：2020年8月18日(火) ８:00-８:30
場所：オンライン（Zoom）

題目：「Recent progresses in STT-MRAMs and Nonvolatile Brain-Inspired Processors Based on CMOS/MTJ Hybrid Technology for Ultralow-Power IoT/AI Systems」

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ttp://www.cies.tohoku.ac.jp/news/news/article.html?news_id=380

PTSで売り物を拾える時間は残り３０分。
後場引け間際に売られ過ぎた反動で、月曜日は普通にギャップアップするんじゃない？

ティアンドエス㈱
役員紹介

取締役 執行役員 システム事業本部長
福田 悦生

職 歴
1987年
㈱東芝入社
2001年
㈱セミコンダクタポータル取締役
2017年
東北大学国際集積エレクトロニクスセンター教授
2018年
東北大学国際集積エレクトロニクスセンター特任教授（客員）（現任）
2018年
ティアンドエス㈱取締役（現任）
2018年
パワースピン株式会社取締役（現任）

パワースピン株式会社（PSI）
PSIは、東北大学発技術の社会実装をより加速化する事を使命として設立しました。スピントロニクス技術により演算性能/消費電力比を従来比100倍以上に高めたIoTデバイスとAIシステムを中心に事業展開します。
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ttps://powerspin.co.jp/

産学共同研究
AIハードウェア　回路技術
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ttp://www.cies.tohoku.ac.jp/program/ai_hardware.html

脳型演算処理回路技術の研究開発
しなやかな情報処理におけるエラー訂正技術の研究開発
MTJ/CMOS Hybrid AIアプリケーションプロセッサの研究開発

東北大学　国際集積エレクトロニクス研究開発センター　センター長　遠藤 哲郎 教授と、
ティアンドエス(株) 取締役 執行役員 システム事業本部長　福田 悦教授が
共同研究してます。

ティアンドエス株式会社(本社：神奈川県横浜市、代表取締役執行役員社長：武川義浩、以下 ティアンドエス)は、2020年3月12日にJST（国立研究開発法人科学技術振興機構）が2016年度から開始した「産学共創プラットフォーム共同研究推進プログラム」（以下 本プログラム）に協力することとなりましたのでお知らせいたします。
本プログラムの概要は以下の通りです。

概要
(1)研究領域名称
　世界の知を呼び込むIT・輸送システム融合型エレクトロニクス技術の創出
(2)共創コンソーシアム名称
　IT・輸送システム産学共創コンソーシアム
(3)幹事機関
　国立大学法人東北大学
(4)領域統括
　遠藤　哲郎（東北大学　国際集積エレクトロニクス研究開発センター　センター長）
(5)承認日
　2020年3月12日

本件に関するお問い合わせ先
ティアンドエス株式会社　IR企画広報部
E-Mail：pr@tecsvc.co.jp

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ttps://www.tecsvc.co.jp/615/

STT-MRAM の車載応用を可能にする高速かつ高信頼な微細磁気トンネル接合(MTJ)素子の実証動作に成功 ～IoT・AI 分野から車載分野までの STT-MRAM の応用領域拡大に道を拓く～
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ttps://research-er.jp/articles/view/89606

【概要】
スピントロニクス技術をメモリからロジックへと展開する研究開発が加速されており、IoT・AI 分野におけるアプリケーションプロセッサの演算性能と消費電力のジレンマを解決することが期待されています。東北大学国際集積エレクトロニクス研究開発センターの遠藤哲郎センター長・教授※のグループは、新しい４重界面磁気トンネル接合素子(Quad-MTJ)とその製造技術を開発し、STT-MRAM として必要な高速動作実証とデータ書き換え信頼性の確認に世界で初めて成功しました。そして、工業製品化されている従来の２重界面磁気トンネル接合素子（Double-MTJ）では困難であった車載スペックでの 10 年以上のデータ保持特性を維持しながら、1)１０ナノ秒（ns）の高速書き込み動作と、2)21％の低消費電力動作と、3）1011回以上の高書込み耐性の同時達成を世界で初めて実証しました。この成果は、STTMRAM の市場拡大を阻害している課題であるデータ保持特性 vs.書き込み速度 vas.低消費電力動作 vs.高書き換え耐性のジレンマを大きく解決できたことを示すものです。

これにより、STT-MRAM の応用領域を IoT システム等のローエンド市場から AI システム等のハイエンド市場まで拡大することが可能となり、IoT や AI 分野でのアプリケーションプロセッサ等での活用により Society5.0 実現への貢献に期待されます。

本成果は、2020 年 6 月 14 日～19 日の期間開催される、半導体超大規模集積回路に関する国際会議である「2020 Symposia on VLSI Technology and Circuits」で発表されます。

The 31st Magnetic Recording Conference において、遠藤哲郎センター長が招待講演を行います。

日時：2020年8月18日(火) ８:00-８:30
場所：オンライン（Zoom）

題目：「Recent progresses in STT-MRAMs and Nonvolatile Brain-Inspired Processors Based on CMOS/MTJ Hybrid Technology for Ultralow-Power IoT/AI Systems」

http://www.cies.tohoku.ac.jp/news/news/article.html?news_id=380

明日はついに株価２万円超えですね。

戸塚事業所を新設することが決定致しました。
平素は格別のお引き立てを賜り、厚く御礼申し上げます。
このたび新たに横浜市戸塚区に事業所を開設する運びとなりました。

横浜西部地区のお客様のシステム開発支援の利便性を向上させるため、システム開発の拠点として本事業所を開設いたします。
開設日は2020年10月1日を予定しております。
詳細が決まり次第、あらためてご案内いたします。

https://www.tecsvc.co.jp/690/

スピントロニクス人工ニューロン素子の超省エネ制御手法を開発
　国立大学法人東北大学電気通信研究所の深見俊輔教授、金井駿助教、大野英男教授（現、総長）は、ヨーテボリ大学（スウェーデン）のJohan Åkerman教授のチームとの共同研究により、人工知能ハードウェアへの応用が期待されるスピントロニクス技術を用いた人工ニューロン素子の特性を低消費電力で個別に制御できる重要技術を開発しました。
　今回開発された技術は音声や動画像の認識、健康状態のモニタリング、限られた情報からの未来の予測などを得意とするリザバーコンピュータなどへの応用が見込まれ、「ニューノーマル」時代に向けて今後益々の発展が期待されます。
　本研究成果は2020年8月11日に英国の科学誌「Nature Communications」のオンライン速報版で公開されました。
https://www.tecsvc.co.jp/174/

PTSプラ転

スピントロニクス人工ニューロン素子の超省エネ制御手法を開発
https://www.tohoku.ac.jp/japanese/newimg/pressimg/tohokuuniv-press20200820_03web_spin.pdf

【詳細な説明】
背景 ― スピントロニクス人工知能ハードウェア ―
「ニューノーマル」時代においては、限られた曖昧な時系列情報から特徴を抽出してその意味を理解し、未来を予測できるような新しいコンピュータの実現が重要となります。人工知能（AI）と総称される技術では、脳の情報処理様式に着想を得たプログラムを古典的なコンピュータ上で実行することで画像認識などの高度な演算を実現します。この技術はすでに情報社会の重要な基盤となっていますが、弱点もあります。それは、スペックの高いコンピュータとそれを駆動するための比較的大きな電力、及び学習のための膨大なデータが不可欠であるという点です。この先の情報社会の更なる発展のためには、ソフトウェア技術に立脚した AI に加えて、ハードウェアのレベルで新技術を導入することで個人が携帯できるような端末において極めて限られた電力で曖昧な情報も処理できる「人工知能ハードウェア」が求められます。
　電子の持つ電気的性質（電荷）と磁気的性質（スピン）の同時利用により発現する新たな物理現象の工学利用を目指すスピントロニクス[注１]は、この「人工知能ハードウェア」の実現と発展に寄与できると期待される重要な学術分野です。スピントルク発振[注２]はスピントロニクス関連現象の一つであり、これを利用した“スピントロニクス発振素子”は神経回路におけるニューロン[注３]の機能を模擬できることから、人工ニューロン素子としての人工知能ハードウェアへの応用が期待され、国内外で活発な研究開発が行われています。しかしこれまでは、演算を行う前段階の学習過程で必要となる、ニューロン素子の特性を個別に制御する手法が確立されておらず、これが応用に向けた大きな課題でした。

結果 ― スピントロニクス人工ニューロン素子の高効率電圧制御 ―
今回、東北大学とヨーテボリ大学（スウェーデン）の研究者からなる共同研究チームは、図１に示されたゲート電極が形成された蝶ネクタイ型のスピントロニクス発振素子（人工ニューロン素子）を試作し、素子特性の制御に取り組みました。この蝶ネクタイ型の素子は以前にヨーテボリ大学のチームによって開発されたもので、2019 年 12 月に 64 個の素子からなるネットワークを用いて音声認識の原理実証実験に成功したことが報告されています。また今回作製した発振素子の材料には東北大学が以前に開発していた高品質 W/CoFeB/MgO 積層構造が用いられていま。研究チームは、半導体集積回路で広く用いられているゲート電圧制御の手法を適用することで、発振素子の特性（具体的には発振周波数、放出される高周波信号強度、発振周波数スペクトルの線幅、発振に必要な閾値電流など）を広い範囲において高いエネルギー効率で変調できることを確認しました（図２）。特にスペクトル線幅を決めるギルバートダンピング定数[注４]の実効値は、従来の常識では考えられない大きさである４２％も変調されていることが分かり、数値シミュレーションとの比較からこれが特異なエネルギー緩和機構によってもたらされていることが明らかになりました。

成果の意義と今後の展望
スピントロニクス発振素子を人工ニューロンとして用いたネットワークは時系列情報の処理を得意とするリザバーコンピュータ[注５]などへの応用が有望視されています。今回の成果により、ネットワークの構成要素となるニューロン素子の特性を個別に制御できる手法が確立されました。これは、ネットワーク全体が所望の機能を実現するようにニューロン素子を任意にチューニングできることを意味しており、ネットワークの機能性を大幅に高められるものと期待されます。
また、本研究から強磁性ナノ構造におけるエネルギー緩和に関する新たな機構が明らかになり、これは学術的観点からも重要な知見と言えます。今後は、今回確立したニューロン素子の個別制御技術と、これまでに構築してきた素子アレイでの演算技術、及びその基盤となる材料技術を向上させ高度に融合されることで、エネルギー効率に優れた情報処理技術基盤の構築へと発展していくことが期待されます。

T＆S入ってる