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研究内容

Keywords

原子スイッチ,抵抗変化メモリ,シナプス・ニューロントランジスタ,原子層堆積法,固体電解質薄膜

出版物2004年以降のNIMS所属における研究成果や出版物を表示しています。

論文
書籍
口頭発表

所属学会

応用物理学会

ナノアーキテクトニクス材料研究センター
タイトル

イオニクスAIハードウェアの要素技術開発

キーワード

固体イオニクス,人工知能,人工シナプス,人工ニューロン,原子層堆積法

概要

近年、ビックデータを利用した人工知能(AI)の活用が進んでいる。現状のCMOS技術を用いたAIデバイスは、情報処理の高速化と低消費電力への対応に課題がある。この問題を解決するための方策として、本研究では固体中のイオン伝導と電気化学反応などのイオニクス現象を利用した新しいAIデバイスに必要な要素技術を開発している。これまでにシナプストランジスタやニューロン側方抑制模倣素子の実証、リチウムやマグネシウム固体電解質の薄膜合成プロセスを構築した。小型で低消費電力のイオニクスAIハードウェアの実現を目指している。

新規性・独創性

高イオン伝導の多元系固体電解質を均一に成膜する原子層堆積(ALD)プロセスの開発
低消費電力でアナログ動作するイオンゲート型シナプストランジスタの開発
ニューロンの信号処理を模倣するイオン移動型マルチチャネル素子の開発
シナプストランジスタを組み込んだ人工ニューラルネットワークの実装化
人間の感覚知覚を再現するイオニクスセンシングシステムの構築

内容

image

プラズマ援用ALDを用いて、リチウム(Li)およびマグネシウム固体電解質の成膜に成功した。良好なステップカバレッジを有し、ALD膜としては世界最高水準のイオン伝導度が得られた。多元化プロセスも開発しており、今後更なる高伝導度化と低温成膜を目指す。Liイオンやプロトン伝導体を用いたイオンゲート型トランジスタを開発した。ゲート電圧パルス印加によりチャネルコンダクタンスはアナログ的に変化し、シナプスの短期および長期可塑性を再現する。このような素子は人工ニューラルネットワークの基本単位となる。同じ伝導体を用いて1次元並列チャネル素子を作製し、感覚系ニューロンに特有な側方抑制の模倣にも成功した。この特性を利用して、網膜の信号処理の一つである画像のエッジ検出を材料特性だけで行えることを実証した。

まとめ

本研究は薄膜材料の開発から新しい動作原理の素子提案とそれらの実装化まで幅広く網羅している。固体電解質のALD膜は国内で作製可能なのはNIMSだけの独自技術である。この成膜手法はAIデバイスのみならず、イオン電池の研究にも活用できる。固体イオニクスを用いたこれらの要素技術を組み合わせて、より人間に近い情報処理と小型・低消費電力を可能にするハードウェア型AIシステムの開発に展開する予定である。

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