3D-integrated devices based on oxide semiconductor and HfO2-based ferroelectric and its applications

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H04549
• 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: Kobayashi Masaharu 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (40740147)
• Project Period (FY): 2021-04-05 – 2024-03-31
• Keywords: 酸化物半導体 / 強誘電体 / 三次元集積 / トランジスタ / メモリ

Outline of Final Research Achievements

Our research achievements are as follows.
(1)We achieved high-performance and high reliability oxide semiconductor transistor using Sn-doped IGZO, and realized 1T1C memory fabrication and demonstration by co-integrating with HfO2-based ferroelectric. This work indicates the feasibility of monolithic 3D integrated RAM. (2)We demonstrated 3D vertical InOx channel ferroelectric transistor memory for high capacity and low power memory application. (3) We developed atomic-layer-deposition method for nanosheet oxide semiconductor which is necessary for device size scaling, and achieved high-performance and high-reliability oxide semiconductor transistor.

Free Research Field

集積ナノエレクトロニクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

現在のAI技術を支えている基盤技術は、エッジデバイスとクラウドコンピューティングである。大量のデータと計算量が必要となるAIアルゴリズムを実現するために、クラウドコンピューティングが果たす役割が大きい。今後データ量が増大しAIモデルの複雑化が進むとネットワークが過負荷となり、またクラウドコンピューティングでの消費電力が膨大となり、大きな課題となる。本研究で得られた成果は、大容量で低消費電力なデータメモリ技術と、高度なAI計算処理をエッジデバイスでも行うことができるインメモリコンピューティングの基盤技術、に資するものであり、環境負荷に配慮しつつAI技術を高度化し、スマートな社会の実現に貢献する。