Development of high-performance Si-based spin transistors toward AI electronics technologies

• Project/Area Number: 23H00177
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 中根 了昌 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (50422332)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田中 雅明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (30192636)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥48,230,000 (Direct Cost: ¥37,100,000、Indirect Cost: ¥11,130,000); Fiscal Year 2025: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2024: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2023: ¥28,340,000 (Direct Cost: ¥21,800,000、Indirect Cost: ¥6,540,000)
• Keywords: 半導体スピントロニクス / シリコンデバイス / AIエレクトロニクス

Outline of Research at the Start

本研究は、Internet of Things社会の利便性を飛躍的に向上にする「リアルタイム・エッジコンピューティング」応用に極めて有望な高性能シリコンベーススピントランジスタの開発とAIエレクトロニクス技術の創出を行う。デバイスの電子スピン伝導に関わる要素技術開発を基盤として進展させ、究極のスピン伝導効果を持つ独創的スピントランジスタを実現することを目指す。デバイス開発の過程では、多様なトランジスタ構造を開発しながら進める。各々のトランジスタの特徴を活用し、スピン伝導物理の解明を通した学術開拓、特性が最大限に活かされる機械学習情報処理応用の探究と原理実証を行う。