| 研究課題/領域番号 |
21H01750
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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28020:ナノ構造物理関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人物質・材料研究機構 |
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研究代表者 |
介川 裕章 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 磁性・スピントロニクス材料研究センター, グループリーダー (30462518)
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| 研究分担者 |
三浦 良雄 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 磁性・スピントロニクス材料研究センター, グループリーダー (10361198)
柳原 英人 筑波大学, 数理物質系, 教授 (50302386)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2021年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
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| キーワード | スピントロニクス / 磁気抵抗効果 / 磁性薄膜 / エピタキシャル成長 / トンネル磁気抵抗効果 / スピントロニクス素子 / 強磁性トンネル接合 / スピネル / 磁気抵抗素子 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
スピントロニクス技術を用いた不揮発ストレージクラスメモリやニューロモルフィック素子応用の実現には磁気トンネル接合の室温トンネル磁気抵抗比（TMR比）の大きな向上が不可欠である。磁性層とバリア層間に形成される特異な界面状態を精密制御し、その界面状態間において高いバリスティック性を保ったスピン輸送「バリスティックスピン伝導」を実現できればTMR巨大化が期待される。このためスピネルバリア技術を活用した結晶配向制御の高度化と新材質界面開発によってバリア界面状態を最適化し室温1,000%超TMR比達成を狙う。本研究の推進によってTMR現象の再解釈による新たな学術的知見の提供も期待できる。
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| 研究実績の概要 |
本課題はトンネル磁気抵抗（TMR）素子のスピン依存伝導の改善によって室温でのTMR比の大幅な増大を狙うものである。TMR比の大幅な向上はスピントロニクス応用の幅を大きく広げ、とりわけ超高密度磁気メモリMRAMの新アーキテクチャやスピンニューロモルフィック素子の実現に向けて必須の課題である。2022年度は室温TMR比の世界最大値631%を達成した。この値は15年ぶりにTMR比の最大値を更新するものであり、TMR研究の今後の飛躍的進展を予期させるものである。TMR素子に用いた材料は従来から知られているCoFeの強磁性層とMgOのバリア層であるが、記録更新に至ったのは高い結晶品位を持つエピタキシャル膜の実現とMgO界面開拓の結果である。MgOの下側界面ではMgO成膜中の遊離酸素による下側CoFe表面の酸化が問題となり、一方、MgO上側界面では真空中熱処理中の酸素抜けによって上部CoFe層の品質を低下させることが問題であった。今回下側には金属Mg挿入、上側にはMgO表面を追酸化するプロセスを開発し、これらの条件の最適化により急速にTMR比向上がみられた。またこのTMR比向上に付随し、TMR比がMgO膜厚によって大きく周期的に変動する現象であるTMR振動も非常に大きくなった。0.3 nmの振動周期を持ち、振幅幅は最大141%（室温）に達し、TMR素子の伝導を大きく支配していることが分かった。最大TMR比の向上とTMR振動振幅の向上の関係をも示唆する結果である。このTMR振動は理論計算でも再現がなされておらず未解明であるため、今回の巨大なTMR比とその振動現象の発現は現象解明の大きなヒントとなると期待される。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究課題の推進によってTMR比の最大値の更新を達成した。しかし、狙いである1000%にはまだギャップがあり、今後さらに界面構造の改善と材料探索による特性向上を目指す必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究を通し、TMR比の世界記録更新がなされたことは大きな進展であると考えている。一方で、市場競争力を持つ新規スピンデバイス創成にはまだこの値では不足しており、室温1000%程度の実現が必要である。このためにはいくつかの材料とプロセスの開拓を行う必要があると認識しており、次のような方策を行う。
まず格子不整合の解決が可能なスピネルMgAl2O4系バリア材料の導入が必須である。このためにはMgAl2O4系材質の電子線蒸着を用いた成膜技術が必要である。具体的にはMgOとAl2O3の同時蒸着法の開拓を行い、組成制御による完全格子整合バリア界面の達成を狙う。次に、TMR素子膜は多層積層からなるため、各層のプロセス最適化の高速化を推進する必要がある。現在、電子回折（RHEED）を用いたその場結晶品位の検出自動化を進めており、これを活用した成膜プロセス最適化を機械学習の導入によって高速化することで大きく素子レベルを発展させることができると期待される。
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