2022 Fiscal Year Annual Research Report
抵抗変化メモリの超高感度センサー応用 -金属酸化物における新規励起過程の探索-
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19K04476
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
木下 健太郎 東京理科大学, 理学部第一部応用物理学科, 教授 (60418118)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 欠陥 / 抵抗変化メモリ / 学習 / 物理リザバー / 金属酸化物 / セレクター |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は， 金属酸化物膜内の環境変化に敏感な抵抗変化メモリ(ReRAM)の酸素欠陥フィラメントを高感度のセンサーとして利用する新たな欠陥検出手法を確立し， 同手法により， 申請者がReRAMの抵抗スイッチング現象の根底にあると考える新規励起過程の存在を検証することを目的にスタートを切った． 一連の研究の中で, (i) Pt/CoO/ITO構造において, セレクタ動作が確認された. 即ち, 印加電圧が一定の閾値に達すると抵抗値が急激に低抵抗に切り替わり, 電圧の解除と同時に元の高抵抗に復帰する揮発性の抵抗スイッチングが確認され, 他のセレクタ素子の中でも特に優れているOTS (Ovonic Threshold Switch)と比較しても, 引けを取らないことを明らかにした. また, (ii) 電気, 光の両刺激で導電性の変調が確認されるSnドープIn2O3（ITO）/NbドープSrTiO3（Nb:STO）接合に注目し, 光応答特性の電気的制御を試みた. 接合に電圧を印加しながら光誘起電流増加/減衰の緩和特性を評価した結果, ±0.5 Vの電圧範囲で２桁に亘り光誘起電流の緩和時間を制御できることが明らかになった. 接合の物理リザバー性能を評価した結果, 入力信号の時間スケールに合わせて適切な電圧を選択することで, 学習が最適化されることが確認された. 従って， 本デバイスはエッジコンピューティングを担うAI デバイスとして， エッジ領域での広範囲な応用が期待される． 成果(i), (ii)は共に金属酸化物への欠陥導入によって機能発現を実現しており, 金属酸化物における欠陥物理の更なる進歩が新デバイスの創生に繋がることを示した点に意義がある.
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