| Project/Area Number |
21H03412
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60040:Computer system-related
|
|---|
| Research Institution | National Institute for Materials Science |
|---|
Principal Investigator |
鶴岡 徹 国立研究開発法人物質・材料研究機構, ナノアーキテクトニクス材料研究センター, 主席研究員 (20271992)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寺部 一弥 国立研究開発法人物質・材料研究機構, ナノアーキテクトニクス材料研究センター, 特命研究員 (60370300)
土屋 敬志 国立研究開発法人物質・材料研究機構, ナノアーキテクトニクス材料研究センター, 主幹研究員 (70756387)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2021: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000)
|
|---|
| Keywords | 固体イオニクス / 人工シナプス / 人工ニューロン / 知能情報処理システム / 原子層堆積法 / 固体電解質 / 知能情報システム / 人工ニューロン回路 / 側方抑制 / エッジ検出 / 固体電解質薄膜 / 人工シナプス・ニューロン回路 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
脳の機能を模倣する人工的なシナプスやニューロン回路のアイデアが提案されてからおよそ40年になる。これは脳神経の非線形な電気的振る舞いを半導体集積回路で真似て、脳の情報処理機能の解明と効率化を目指すものであった。しかし、1個のシナプスの動作を模倣するためには10個以上のトランジスタが必要となり、小型化・低消費電力化の足枷となる。本研究は、固体中のイオン伝導と電気化学反応を利用して、人工シナプス・ニューロン回路の構築とそれらを用いた知能情報処理機能の実現を目指す。固体イオニクス素子の特徴を活かした小型で低消費電力の脳型回路の可能性を探る。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、固体電解質と混合伝導体チャネルを用いたイオンゲート型シナプストランジスタの開発に着手した。プトロン伝導体であるナフィオンのスピンコート膜を電子線描画によりパターンニングする手法を開発し、酸化インジウムスズ（IZO）をチャネルとしたプロトンゲート型トランジスタを作製した。負のゲート電圧でプロトンのナフィオンからIZOチャネルへのインターカレーション、正のゲート電圧でIZOチャネルからナフィオンへのデインターカレーションによりチャネルコンダクタンスが連続的に変化する。さらにゲートに電圧パルスを印加すると、短期および長期のシナプス可塑性を示すことを見出した。電圧パルス列に対して100以上の多値をもつ長期増強と長期抑制が観測された。得られたシナプス特性を用いて、多層パーセプトロンモデルで構成される人工ニューラルネットワーク（ANN）による手書き数字画像の識別精度を計算した結果、84%と見積もられた。また、リチウムリン酸窒化物（LiPON）とコバルト酸リチウム（LCO）チャネルから成るLiイオンゲート型トランジスタを作製した。LCOチャネルへのMgドープによりゲート電圧パルス印加によるコンダクタンス変化の線形性が著しく改善することを見出した。ANNによる数字画像の識別精度は、Mgドープにより65%から80%に向上する。この結果は、チャネル材料の改質によりシナプスおよびANN性能を制御できることを示唆する。
微細加工プロセスに必要な平坦な薄膜形成手法として、固体電解質の原子層堆積（ALD）法プロセスを開発している。今年度はマグネシウムリン酸窒化物のALD成膜に世界で初めて成功した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
人工シナプス素子として、二つのタイプのイオンゲート型シナプストランジスタの作製に成功した。Liイオンゲート型トランジスタでは、LCOチャネルにMgをドーピングすることによりチャネルコンダクタンスが２桁以上上がるとともに、コンダクタンス変化の線形性が著しく向上することを見出した。プロトンゲート型トランジスタでは、電子線描画によるナフィオンのパターンニング方法を確立し、良好なシナプス特性とともに微細化の目処も立った。どちらのトランジスタもANNシミュレーションによる手書き数字画像の識別精度は80%を超えることが見積もられる。以上を踏まえると、概ね当初の計画通り進展していると言える。
|
| Strategy for Future Research Activity |
前年度に開発した側方抑制ニューロン素子はイオンの低いLi固体電解質を用いていたため、120℃以上の動作温度が必要であった。来年度は電子線描画によりパターンニングしたナフィオンを用いて、プロトン駆動型の側方抑制ニューロン素子を室温で動作させることを目指す。また、高速動作のシナプス素子実現を目指して、チャネルに２次元材料を用いたイオンゲート型シナプストランジスタを開発する。一方、Li固体電解質のALD成膜に関しては伝導度測定用のセル作製に問題に解決の目処が立ったため、必要なデータを取得して論文化を急ぐ予定である。
|
