| 研究課題/領域番号 |
22K04189
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分21050:電気電子材料工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
|---|
研究代表者 |
佐藤 井一 兵庫県立大学, 理学研究科, 助教 (90326299)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
|
|---|
| キーワード | ナノシリコン酸化膜 / リチウムイオン / ナノシリコン酸化物 / シリコンナノ粒子 / ナノコロイド / シナプス素子 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
脳のシナプス機能を模倣した電子素子「シナプス素子」で構成されるニューロモルフィックコンピュータは、高速・低消費電力でのAI計算が可能なコンピュータとなることが期待されている。シリコン(Si)ナノ粒子は消費電力を低く抑えられる素子材料としての可能性を秘めているが、「酸化劣化のし易さ」および「シナプス可塑性の小ささ」という欠点のために、応用化に適さないと考えられてきた。本研究では、申請者のこれまでのSiナノコロイド研究の知見を基に、上記欠点を解決する。得られたSiナノ粒子シナプス素子を用いてニューラルネットワークを電子回路として実現し、機械学習の使用電力と学習結果の正確さを評価する。
|
| 研究実績の概要 |
当初想定していたナノシリコンのシナプス特性は、ナノシリコン酸化膜に金属膜を堆積させた系により、より簡単に実現できること、そして応用面では、ニューロモルフィック回路に加え、セキュア通信への利用も可能となることが今年度の研究で明らかになってきた。
研究初年度に得られた「アルカリ金属イオンを混入させたナノシリコン酸化膜」が示すメモリスタ的特性も興味深い発見であったが、応用化を考えると、アルカリ金属イオンの濃度分布の制御性が気になる点であった。今年度その研究を引き続き進めたところ、アルカリ金属イオンを混入させなくても、金属薄膜に接したナノシリコン酸化膜特有の性質で、メモリスタ的特性を発現できることが明らかになった。これまでの他グループによる報告では、酸化膜でメモリスタ的特性を実現するためには、膜内の可動イオンの空間的分布を変化させたり、導電性フィラメントを形成させたりする必要があった。可動イオンなどのドーピング工程が不要になれば、応用化にとって好都合である。
得られたナノシリコン酸化膜は、カオス回路との組み合わせによりセキュア通信への応用が期待される。ここで行う暗号化はカオス信号への変換であり、従来のデジタル信号の暗号化とは根本的に異なる。将来、量子コンピューターの実現により現在の暗号化方法が意味をなさなくなる恐れがあり、本研究のカオス信号による通信は将来のセキュア通信方法としての可能性を秘めている。
|
| 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
アルカリ金属イオンを混入させたナノシリコン酸化膜はメモリスタ的な電気的性質を示すが、これはアルカリ金属イオンが原因ではなく、金属に接したナノシリコン酸化膜特有の性質であることが明らかになった。このメモリスタ的な特性は、電極／ナノシリコン酸化膜界面でのショットキー障壁の存在あるいはFowler-Nordheimトンネルの発現、そしてナノシリコン酸化膜の抵抗、キャパシタンス成分が示す電流－電圧特性を考慮することで説明できる。ナノシリコン酸化膜の抵抗値が予想よりも低い値となったが、これは、電極の銀が酸化膜内へ浸透したため、あるいは金属／ナノ酸化膜界面に生じる電子－電子あるいは電子－正孔間に作用する多体効果によりバンドギャップエネルギーが低下したためと推測される。本研究においてアルカリ金属イオンが必要なくなったことから、年度初めに計画していた二次イオン質量分析によるアルカリ金属濃度分布測定は不要となった。
得られたナノシリコン酸化膜の電流－電圧特性をカオス回路に組み込むことにより、ハードウェアによる共通鍵暗号通信の可能性を考察した。MATLAB/Simulinkによるシミュレーションの結果、従来のメモリスタを使用した場合と同様の暗号化・復号が可能であることが確認された。画像データ通信のシミュレーションでは、実際の通信における熱雑音を想定してホワイトノイズを加えて通信を試みた。その結果、信号／ノイズ比が10dBでも劣化の少ない通信が可能であることが示され、ノイズに強いセキュア通信が可能となることが示された。
|
| 今後の研究の推進方策 |
ナノシリコン酸化膜の電気的性質の改善とハードウェアニューラルネットワークおよび暗号・復号器への応用を検討する。
ナノシリコン酸化膜が示すメモリスタ的性質は膜厚が大きく影響するはずである。これまでに厚さ約9nmのシリコン酸化膜に金属薄膜を堆積すると、100Hzの正弦波電圧入力における電流－電圧特性がメモリスタ的になることを確認している。これを出発点とし、わずかに膜厚を変化させながら電流－電圧特性を調べ、より高周波での動作を可能にする最適膜厚を見出す。電極としては金と銀を用いる。これまでの測定により、ナノシリコン酸化膜の抵抗値が膜厚から予測される値よりも低いため、これが電圧印加による銀の拡散によるものか、酸化膜のバンドギャップエネルギーの低下によるものかを調べる。この作業は大学院生に研究協力者となってもらい効率的に進める。また、東京工業高等専門学校電子工学科の一戸隆久教授も引き続き研究協力者として、高専の電子デバイス作製環境を利用したナノシリコン酸化膜の作製と電気的性質の調査に取り組む。同様のナノシリコン酸化膜を異なる装置・作製法で作製したときの電気特性の違いを調べ、作製方法の改善の参考にする。
応用化に関しては、もう一人の大学院生に研究協力者となってもらう。LTSpiceとMATLAB/Simulinkによるシミュレーションを繰り返し、それを参考に実際に試作機を作製する。書き換え可能な論理回路(FPGA)と組み合わせることも検討していきたい。応用化においては、我々の研究分野以外の方々からも広く意見を求めたいと考えており、様々な学会での発表を計画している。
|
