生成AI等の普及により、情報処理に伴う消費電力は急激に増加している。現在のAIの主流である人工ニューラルネットワークでは、多数のシナプス重みをデジタルに記録・演算するため、多大な電力を消費する。そこで、電気伝導度を多段階に変化させることでシナプス動作を物理的に再現できる、省電力な電子材料が注目されている。

我々は、そのような材料として強誘電半導体に着目している。強誘電半導体では、電圧によって伝導度を多値的に制御できる。一方、その微視的起源は、分極ドメイン、界面電荷、電極障壁など材料・デバイスによって異なる。このため、電気伝導の変化だけでなく、その際に材料内部で生じる変化、すなわち「中身を見ながら」材料を開発することが重要である。

そこで、デバイス動作中の材料の局所電子状態と電気伝導の可視化を目指してオペランド顕微分光装置の開発を進めるとともに、強誘電半導体をはじめとする低次元電子材料の作製に取り組んでいる。