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Development of realtime-learning hardware using ferroelectric/antiferroelectric transistors

使用铁电/反铁电晶体管开发实时学习硬件

基本信息

批准号：
21H01359
负责人：
トープラサートポンカシディット
金额：
$ 11.15万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

IoT社会に向けて膨大な時間変動データをエッジ端末で学習・情報処理する技術が強く求められる。本研究は、時系列データの機械学習を効率的に実行できるリザバーコンピューティングを、シリコンプラットフォーム上で実装できる(反)強誘電体トランジスタで実現し、低消費電力かつリアルタイム学習で処理可能な革新的AI技術の基礎学理の確立を目指す。その目的を達成するためには以下の項目で研究を実施した。(1)高性能な素子作製プロセスの確立：反強誘電性をもつジルコニアは、これまでの先行研究ではシリコン上で成膜されると反強誘電性を失ってしまうことが報告されていたが、本研究では成膜条件を最適化することでシリコン上でも良好な反強誘電性をもつジルコニア膜を成膜することに成功した。その結果、シリコン上の反強誘電体トランジスタの実証に成功し、良好な電流電圧特性のデバイスが確認できた。(2)強誘電体トランジスタの動作の理解：強誘電体の諸特性が強誘電体トランジスタのメモリウィンドウにどのように影響を与えるかを明らかにすべく、コンパクトモデルを構築した。トランジスタに応用する強誘電体は、高い抗電界をもつこと、残留分極が誘電率と抗電界の積の3倍程度をもつこと、半導体との界面にトラップ電荷が少ないことが、大きいメモリウィンドウの強誘電体トランジスタを得るのに重要な要素であることがモデルから明らかになった。(3)リザバーコンピューティング動作の信頼性：強誘電体トランジスタは動作中に高い電荷密度を半導体/強誘電体界面に誘起することで界面劣化が進み、不揮発性メモリ素子に応用する際に大きな課題として認識されている。一方で界面劣化にもかかわらず、随時学習によってリザバーコンピューティングの高性能を維持できることを実証した。これはリザバーコンピューティングは界面劣化の影響を大幅に低減でき、高信頼性の動作ができることが分かった。

IoT society pays more attention to the demand for education and technology at the end of the day. In this study, the mechanical engineering performance rates of this series of mechanical engineering experiments have been completed. In this study, a series of mechanical performance tests have been carried out. In this study, a series of mechanical performance tests have been carried out in this research series. In this study, a series of mechanical performance tests have been carried out in this series of mechanical engineering experiments. In this study, a series of mechanical performance tests have been carried out in this research series. In this study, a series of mechanical performance tests have been carried out in this series of mechanical engineering experiments. In this study, a series of mechanical performance tests have been carried out in this series of mechanical engineering. The purpose of this paper is to complete the research and implementation of the following projects. The main results are as follows: (1) High-performance electrical equipment is used to make sure that it is necessary to make sure that the electrical equipment is in the first place, and that the film is formed in the first place, and that the electrical loss of electricity is improved. In this study, the film-forming conditions were optimized, and the electrical properties of the film were improved. The results of the test, the results of the test results, the results of the test results, (2) strengthen the performance of the electronic equipment. Understand that the characteristics of the electrical equipment are not required. The main components of the battery are used in the field of anti-power, high-voltage, high-voltage, high-voltage (3) the reliability of the action: the high charge density semi-conductor

项目成果

期刊论文数量（32）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

HfxZr1-xO2強誘電体を用いたGe MFIS構造の界面特性が分極反転挙動に与える影響

使用 HfxZr1-xO2 铁电体的 Ge MFIS 结构的界面特性对极化反转行为的影响

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
赤川徹朗;境野翔;佐藤駿介，松村　透，齊藤　準;岩重宏一郎，トープラサートポンカシディット，竹中充，高木信一
通讯作者：
岩重宏一郎，トープラサートポンカシディット，竹中充，高木信一

研究室

实验室

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

HfZrO-based ferroelectric devices for lower power AI and memory applications

适用于低功耗人工智能和内存应用的 HfZrO 基铁电器件

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
S. Takagi;K. Toprasertpong;K. Tahara;E. Nako;R. Nakane;Z. Wang;X. Luo;T. E. Lee;and M. Takenaka
通讯作者：
and M. Takenaka

多端子FeFETのリザバーコンピューティングによる非線形時系列予測の性能評価

使用多端 FeFET 储层计算进行非线性时间序列预测的性能评估

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
大西祐輝;三平満司;トープラサートポンカシディット，名幸瑛心，王澤宇，中根了昌，竹中充，高木信一
通讯作者：
トープラサートポンカシディット，名幸瑛心，王澤宇，中根了昌，竹中充，高木信一

FeFETの電気特性劣化がリザバーコンピューティングにもたらす影響

FeFET电性能恶化对储层计算的影响

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Shintaro Maeda;Tomoki Ozawa;Takashi Suemasu and Kaoru Toko;名幸瑛心，トープラサートポンカシディット，王澤宇，中根了昌，竹中充，高木信一
通讯作者：
名幸瑛心，トープラサートポンカシディット，王澤宇，中根了昌，竹中充，高木信一