• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2023 年度 研究成果報告書

酸化物半導体と強誘電体HfO2の融合による三次元集積デバイスとその応用技術の創出

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 21H04549
研究種目

基盤研究(A)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 中区分21:電気電子工学およびその関連分野
研究機関東京大学

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)

研究期間 (年度) 2021-04-05 – 2024-03-31
キーワード酸化物半導体 / 強誘電体 / 三次元集積 / トランジスタ / メモリ
研究成果の概要

本研究では、以下の研究成果を得ることができた。
(1)SnをドープしたIGZOを用いた高移動度・高信頼性を有する酸化物半導体トランジスタを実現し、HfO2系強誘電体キャパシタと同時集積した1T1Cメモリの動作実証に成功し,
モノリシック三次元集積混載RAMの実用可能性を示した。(2)三次元垂直型InOxチャネル強誘電体トランジスタメモリの動作実証に成功し、大容量・低消費電力メモリの新しい可能性を切り開いた。(3)モノリシック三次元集積においてトランジスタの微細化に必要なナノシート酸化物半導体の原子層堆積法による成膜技術を確立し、ナノシート酸化物半導体トランジスタで高性能・高信頼性を実現した。

自由記述の分野

集積ナノエレクトロニクス

研究成果の学術的意義や社会的意義

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。

URL: 

公開日: 2025-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi