優れた計算能力が広く認知され,人工知能の実応用が急速に広がっている。一方で,人工知能アルゴリズムを実行するハードウェアは,シリコンCMOS技術のスケーリングの物理的限界に直面し,性能向上は頭打ちである。物理的に実装するハードウェア技術とそれを支える新しい材料・デバイスへの関心が高まっている。求められるデバイス機能として,従来の計算システムと決定的に異なるのは,ダイナミクスの利用である。ナノマテリアルの非線形性やネットワーク構造を巧みに用いることで,自発的にパルスやノイズを発生するデバイスの実現が期待される。これらのデバイスは人工知能システムの飛躍的な低消費電力化や高集積化を可能とする。部分の重みを絶えず変更し記憶する必要性があり,これに代わる電力消費量の小さいデバイスも求められる。我々は分子やナノカーボンマテリアルを用い,ニューラルネットワークに置き換わる機能を実現する研究を進めている。講演ではこれらナノマテリアルとネットワークの形成,機能化のポイント,および我々の最近の研究成果について紹介する。