深層学習や生成AIに代表される機械学習の産業応用が進む一方、膨大な消費電力や通信量、処理遅延が深刻な社会問題となっています。当グループは、生物の脳や神経系が持つ高効率な情報処理メカニズムに着想を得て、イオンや分子、スピンなど様々な情報担体がマテリアル中で示す時空間ダイナミクスを計算資源として利用するニューロモルフィックデバイス（神経模擬・脳型情報処理デバイス）の研究を行っています。幅広い産業で利用できる低消費電力かつ高性能なAIエレクトロニクスの実現に貢献します。

イオン伝導体や半導体、金属が形成する界面・表面や、一次元ナノロッドや二次元層状物質等の低次元マテリアルなどの様々な微小領域におけるイオンや分子、電子の振舞を利用して人間の脳のような非線形性や高次元性を発現させ、効率的に情報処理を行う新原理デバイスの開発を行っています。また、磁性体内でのスピン波の干渉によるカオス的な振舞を利用して脳型情報処理を行う超高速物理演算デバイスの開発にも取り組んでいます。