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Jul 25, 2023

高速ニューロモーフィック電気二重層トランジスタが AI をターゲットに...

このトランジスタは、将来のイベント予測や画像のパターン認識/決定など、幅広い用途を備えたエネルギー効率の高い高速エッジ AI デバイスの開発に使用される可能性があります。

このトランジスタは、将来のイベント予測や、画像（顔認識など）、音声、匂いのパターン認識/決定など、幅広い用途を備えたエネルギー効率の高い高速エッジAIデバイスの開発に使用される可能性があります。

電気二重層トランジスタは、電解質と半導体の界面に形成される電気二重層の充放電による電気抵抗変化を利用してスイッチとして機能します。 このトランジスタは人間の大脳ニューロンの電気的応答を模倣できる (つまり、ニューロモーフィック トランジスタとして機能する) ことができるため、AI デバイスでの使用が潜在的に有望です。 しかし、既存の電気二重層トランジスタはオン状態とオフ状態の切り替えが遅い。 一般的な遷移時間は、数百マイクロ秒から 10 ミリ秒の範囲です。 したがって、より高速な電気二重層トランジスタの開発が望まれている。

研究チームは、パルスレーザーを用いてセラミックス（イットリア安定化多孔質ジルコニア薄膜）とダイヤモンド薄膜を高精度に蒸着し、セラミックスとダイヤモンドの界面に電気二重層を形成することで電気二重層トランジスタを開発した。 ジルコニア薄膜はナノ細孔内に大量の水を吸着し、水中の水素イオンを容易に通過させ、電気二重層の急速な充放電を可能にします。 この電気二重層効果により、トランジスタは非常に高速に動作します。 実際にパルス電圧を印加してトランジスタの動作速度を測定したところ、従来の電気二重層トランジスタに比べて8.5倍高速に動作し、世界記録を更新した。 研究チームはまた、このトランジスタが入力波形をさまざまな出力波形に正確に変換できることも確認しました。これは、トランジスタがニューロモーフィック AI デバイスと互換性を持つための前提条件です。

この研究プロジェクトは、厚さ数ナノメートルの電気二重層を急速に充放電できる新しいセラミック薄膜技術を生み出しました。 これは、実用的で高速かつエネルギー効率の高い AI 支援デバイスを開発する取り組みにおける大きな成果です。 これらのデバイスは、スマートウォッチや監視カメラ、音声センサーなどの各種センサーと組み合わせることで、医療、防災、製造、セキュリティなどのさまざまな業界で役立つツールとして期待されています。

画像：（左）本研究課題で開発した電気二重層トランジスタの模式図。 （右）このトランジスタを用いることで、従来の電気二重層トランジスタと比較して、ニューロモーフィック動作の大幅な高速化を実現しました。 Credit 国立研究開発法人物質・材料研究機構 土屋 隆

この研究は Materials Today Advances に掲載されました: https://doi.org/10.1016/j.mtadv.2023.100393。