不揮発性トンネルFETメモリを用いたスパイキングニューラルネットワークの構築

Research Project

Project/Area Number	22KK0245
Research Category	Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (A))
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 21060:Electron device and electronic equipment-related
Research Institution	Kyushu University (2023-2024) Tohoku University (2022)
Principal Investigator	木野久志九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (10633406)
Project Period (FY)	2023 – 2025
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥15,470,000 (Direct Cost: ¥11,900,000、Indirect Cost: ¥3,570,000)
Keywords	半導体メモリ / 半導体 / ニューラルネットワーク
Outline of Research at the Start	本研究では不揮発性トンネルFET(Field Effect Transistor: 電界効果トランジスタ)メモリ素子を有するSNN(スパイキングニューラルネットワーク)回路を構築することを目的として研究を遂行する。不揮発性トンネルFETメモリは大容量化と省電力化に優れており、大規模かつ消費電力の低いSNNの実現が期待できる。本研究では国際共同研究により研究代表者の開発した不揮発性トンネルFETメモリによるSNNの実現を目指す。
Outline of Annual Research Achievements	近年の人工知能の発展にともない、ニューラルネットワークの研究開発が非常に活発化している。現在、主として用いられているニューラルネットワークはディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network: DNN)であるが、今後の処理情報の大規模化を考慮すると、消費電力の観点からDNNでは対応が厳しくなると考えられる。そこでDNNに代わり、神経のスパイク発火のタイミングまで模したスパイキングニューラルネットワーク(Spiking Neural Network: SNN)に高い注目が集まっている。本研究課題では研究代表者が作製した半導体メモリである不揮発性トンネルFETメモリによるSNN回路を作製を目的とする。提案する不揮発性トンネルFETメモリでSNNを作製するためには、不揮発性トンネルFETメモリの素子特性の分布を制御し、バラつきを抑制する必要がある。不揮発性トンネルFET メモリの特性分布を制御するため、特性分布を劣化させる要因を特定するための様々なTEG(Test Element Group)を有する素子を試作する必要がある。本年度は昨年度作成したレイアウトを基に素子の試作を行い、共同研究先にて評価をおこなった。Siチャネルの他に、異種材料間でトンネル効果を発生させるチャネル構造の素子の試作も行った。Siチャネル素子ではトンネルFET動作を確認できたが、異種接合素子では不良が散見された。これは接合界面での酸化膜が原因と考えられ、次年度以降で対策する。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 本年度は計画概要は不揮発性トンネルFETメモリの素子試作と評価である。昨年度を実施した設計を基に国内で素子の試作を行い、共同研究先のHanyang大学へのべ約3ヶ月滞在し、素子の評価を行った。共同研究先での評価実験により、回路素子として特性変動を誘発する原因を明らかにでき、本研究の目標であるSNN回路の試作に向けて進捗した。以上のように、本年も当初の研究計画で進展することができた。
Strategy for Future Research Activity	本年度はトンネルFET構造を有するメモリ素子を試作し、その動作確認を行った。一方で特性にばらつきがあったが、ばらつきを助長する要因を一部特定できた。次年度では本年度の結果を基に、ばらつきを抑制した素子作製を行い、実際のSNN回路動作の検証を行う。