2020 Fiscal Year Annual Research Report
Fabrication of Au Atomic Junctions Using Artificial Intelligence Implemented on FPGA
Project/Area Number |
18H01471
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Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
Principal Investigator |
白樫 淳一 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00315657)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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Keywords | 人工知能 / 原子接合 / エレクトロマイグレーション / FPGA / ナノデバイス |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、人工知能(Artificial Intelligence: AI)を用いて金属細線でのエレクトロマイグレーション(EM)現象を制御し、金属原子を室温で一つずつ移動させることが可能な、AIに支援された原子の移動・操作技術の開発を行う。具体的には、フィードバック制御型エレクトロマイグレーション(FCE)法へのAIの適用を目指す。ここでは、AIがFCE法の実験パラメータを自律知能的に決定し、原子スケールの接点構造である「原子接合」や原子スケールのギャップ構造である「原子ギャップ」を作製する。これらの技術を応用し、原子1個~数個の島電極を有する単電子トランジスタである「“単原子”トランジスタ」の実現を目指す。これより、“エレクトロマイグレーション”という簡単な手法を用いてAIに支援された原子スケールデバイス技法の開拓を行い、人間の経験に頼らない、AIを利用した単一原子機能の発現・制御手法の確立を目指す。 最終年度(令和2年度)では、本手法による単電子トランジスタ(SET)の作製、AIの高性能化、自律知能的なFCE実験パラメータ推定によるAu原子接合の移動操作技術の高度化を行った。まず、昨年度に開発したAIを用い、Auナノギャップに対して本手法を適用しSETを作製した。室温および低温にてクーロンブロッケードとゲート変調特性が確認され、これらの特性はKorotkov-Nazarovモデルで説明できた。帯電エネルギーからアイランド電極は10nm程度と見積もられ、原子スケールのアイランド電極作製にはより精緻なFCE制御が必要であることが判明した。そこで、イジングマシン上にAIを構成し、それをFPGAへ実装することでFCE実験専用カスタムハードウェアを作製した。本ハードウェアを用いて自律知能的なFCE実験パラメータの探索と実験への適用をリアルタイムで行い、一原子の移動を安定且つ高速に実行した。
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Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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