| 研究課題/領域番号 |
18H01489
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21060:電子デバイスおよび電子機器関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
小林 正治 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (40740147)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 14,170千円 (直接経費: 10,900千円、間接経費: 3,270千円)
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| キーワード | 強誘電体 / メモリ / HfO2 / トランジスタ / 強誘電体HfO2 / 低消費電力 / 不揮発性メモリ / 酸化ハフニウム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では強誘電体HfO2を用いたデバイスに関する材料・デバイス・応用に関する研究を行った。材料面では、酸化物半導体IGZOが強誘電体HfO2と良好な界面を形成することを見出し、またHfO2系薄膜における強誘電性発現の起源を第一原理計算により明らかにした。デバイス面では強誘電体HfO2を用いたFeFETのデバイスモデルを分極のダイナミクスと電荷トラップを含めて包括的に構築するとともに三次元積層型高密度メモリデバイスを考案しプロトタイプ実証に成功した。応用面では強誘電体HfO2 FeRAMをモノリシック集積した混載RAMのためにIGZOをアクセストランジスタを用いることを提案し有用性を実証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現代のデータ駆動型社会においてはビッグデータを利活用することが必須である。しかしIoTエッジデバイスが取得するデータの総量はクラウドを形成するデータセンターのトラフィックよりもはるかに多いことが知られている。ビッグデータの利活用にはエッジデバイスでの大量のデータの蓄積、さらには機械学習を用いたスマートな情報処理が求められる。本研究はエッジデバイスに向けた高密度・低消費電力・高速でかつ実現性の高い次世代メモリデバイスの基盤となる材料・デバイス・応用技術を研究開発した。本研究の成果を基盤技術とするインフラシステムにより今後のビッグデータを利活用した戦略的な社会サービスのイノベーションが期待される。
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