東京大学の名幸瑛心大学院生とトープラサートポン・カシディット講師、高木信一教授らは、強誘電体トランジスタで人工知能（ＡＩ）処理をする技術を開発した。強誘電体の分極を学習処理に利用する。０から９までの音声識別を９５・９％の精度で実現した。

ニューラルネットワークを用いるリザバー計算を強誘電体トランジスタの時間応答で再現する。酸化ハフニウムと酸化ジルコニウムの混晶薄膜を積層してトランジスタを作る。これは薄膜の分極によってトランジスタの電流特性が変化する。

音声の波形データをトランジスタのゲート電圧として入力し、分極状態としてデータを蓄えさせる。これがリザバー計算のニューラルネットワークで情報を蓄えることに相当する。音声データを周波数ごとに分割し、それぞれトランジスタに学習させて多数決で音声数字を識別した。

アナログ信号を用いるなどすると、０から９の音声数字認識が９５・９％に向上した。ソフトウエアでのリザバー計算に匹敵する。