| Project/Area Number |
21K14211
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 21060:Electron device and electronic equipment-related
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| Research Institution | Toyama Prefectural University |
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Principal Investigator |
岩田 達哉 富山県立大学, 工学部, 講師 (80735639)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Discontinued (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | メモリスタ / ガスセンサ / センサデータ処理 / 金属酸化物抵抗変化素子 / 金属酸化物メモリスタ / センサ時系列データ / におい識別 / においセンシング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、産業から日常生活に至るまで広く用いられるにおいセンサについて、その場検査を可能とする小型高精度なセンサの実現に向け、センサ時系列データの利用とそのデータ処理用デバイスの研究に取り組む。特に、デバイスの候補として金属酸化物メモリスタを採用し、シミュレーションに基づき、においセンサ時系列データ処理における性能要求を明らかにする。一方で、界面組成に着目したデバイス特性制御に取り組み、性能要求を満たす素子を実現する。以上の取り組みを通じ、作製したメモリスタを用いたにおい時系列データ処理により、におい識別性能が向上することを実証し、においセンサ時系列データ処理の技術基盤を構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題期間においては、メモリスタのセンサデータ時系列処理応用に向け、センサ時系列データからの特徴量抽出の原理検証および、データ処理に適した素子の解明に向けた特性のモデル化に取り組んだ。
メモリスタを用いたセンサ時系列データ処理応用については、種々の試験ガス（エタノール、アセトン、酢酸ブチル）に対し、ガスセンサの駆動温度を様々に変え、仮想センサアレイとして駆動し、時系列データを入力することで、その特徴量をパターンとして得ることに成功した。そして、同様のパターンを試験ガスごとに取得し、異なるパターンを得ることができ、メモリスタによる特徴量パターン取得可能性を実証した。
特性のモデル化については、実測とシミュレーション双方の観点から取り組んだ。まず、シミュレーションモデルとして、先行研究において提案されている積層構造メモリスタのコンパクトモデル(Torre et al., TED, 66, 1268(2019))を採用し、メモリスタの電流-電圧特性の実測値と計算値を比較することで種々の物理パラメータを抽出することを目指した。特に、パラメータ最適化手法としてベイズ最適化を採用し、そのためのプログラムを実装した。一方、実測結果から既存のモデルに求められる改良点を探った。特にセット特性およびセット直後の抵抗状態に着目し、TaOx/TiOy積層型メモリスタにおける、セット時の最大電流(I_set,max)とセット後の抵抗値(R_LRS)の関係を詳細に評価した結果、TiOy層の抵抗成分が無視できず、I_set,maxの大きさに依存して、セットに伴うTiOy層の抵抗増加とフィラメント径の増大による抵抗減少が拮抗しうることが明らかとなった。このようなフィラメント径の変化は既存モデルに取り入れられていない点であり、両者の寄与を考慮したモデルの構築が必要であることを見出した。
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