神経系の動作をマネ、高速動作の電気二重層トランジスタ:AI機能搭載端末機器などに応用
物質・材料研究機構 (NIMS)と東京理科大学の研究チームは、セラミックス薄膜とダイヤモンドを用い、従来に比べ8.5倍も高速動作する電気二重層トランジスタを開発した。このトランジスタはニューロモルフィック動作を高速かつ高い精度で行えるという。
物質・材料研究機構(NIMS)と東京理科大学の研究チームは2023年7月、セラミックス薄膜とダイヤモンドを用い、従来に比べ8.5倍も高速動作する電気二重層トランジスタを開発したと発表した。このトランジスタはニューロモルフィック動作を高速かつ高い精度で行えるため、医療や防災、製造などに向けたAI(人工知能)機能搭載端末機器などへの応用が期待される。
電気二重層トランジスタは、半導体と電解質との界面に存在する電気二重層の充放電で電気抵抗が変化し動作する。神経の電気応答を模倣できることから、AI素子への応用が期待されているという。ところがこれまでは、動作速度が10ミリ秒から数百マイクロ秒程度と遅いのが課題であった。
左はニューロモルフィックコンピューティングの模式図、右上は電気二重層トランジスタの模式図、右下は電気二重層トランジスタの低い動作速度[クリックで拡大] 出所:NIMS
研究チームは今回、多孔質イットリア安定化ジルコニア膜(YSZ)とダイヤモンド界面での電気二重層効果を利用し、高速動作する電気二重層トランジスタを開発した。特に、パルスレーザー堆積法を用い、成膜条件を精密に調整した。これにより、多量のナノ細孔をイットリア安定化ジルコニア膜へ導入できた。得られた薄膜は、ナノ細孔内の吸着水によって、高い水素イオン伝導性を示し、電気二重層の充放電速度を高速化できるからだ。
パルス電圧を印加し動作速度(時定数)を測定したところ、27マイクロ秒であった。一般的な電気二重層トランジスタと比べ370倍も速く、現行の最速品(229マイクロ秒)と比較しても8.5倍という速度を達成した。
左は開発した電気二重層トランジスタの模式図、右は他の電気二重層トランジスタとの時定数比較[クリックで拡大] 出所:NIMS
研究チームは、開発した素子を「物理リザバー」に用いて情報処理を行い、その性能を「非線形変換タスク」で評価した。三角波を入力し、位相が90度シフトした波形や周波数が2倍の波形に変換した。このときの変換精度は91.1%、93.9%であり極めて高い値となった。
左は非線形変換タスクの正解波形と予測波形の比較、右は他素子と比較した変換精度[クリックで拡大] 出所:NIMS
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