固体電気二重層を利用する超高速動作・高線型性人工シナプス素子の開発

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本研究では固体電解質/半導体界面におけるイオンと電子の振る舞いを活用して、神経回路網が実現する複雑な挙動を再現する新方式の人工シナプス素子を開発しエッジAIデバイス等に応用可能な脳型コンピュータの実用化を目指す。今年度は昨年度まで開発した固体電解質と半導体からなるトランジスタ型の人工シナプス素子が示す複雑多様な疑似神経応答を力学系の観点から詳細に解析を行い系のカオス性を評価した。その結果、特定の入力電気刺激に対する素子の応答が、一般に系の情報処理能力が最大化すると知られるカオスの縁状態にあることがわかった。これは、素子内部で情報担体となるイオンと電子が固体電解質/半導体界面で複雑に相互作用しながら振る舞い時間発展していくことに由来すると考えられ、昨年度までに確認された本研究における高い計算性能もカオスの縁状態に起因するものと考えられる。加えて、今年度は素子作製のプロセス技術を見直しさらなる微細化と集積化を行った。その結果、素子のチャネル抵抗の軽減により、人工シナプス素子が実現する複雑多様な特徴を損なうことなく応答速度の向上させることに成功した。さらに、半導体材料を化学容量の大きい酸化物に変更することで、酸化還元型キャリア変調過程に基づく低速なシナプス動作を行うことも確認した。こうした素子の特徴を利用した幅広い動作速度変調は様々な速度帯の時系列情報をエッジAI端末等でその場処理するために有効な特徴である。また、人工シナプス素子の集積化を前提としたより複雑なシステム応答について効率的に学習を行うアルゴリズムの検討を行った。その結果、仮想的に配置された重みを学習によって調整することで計算性能の向上に成功し、単一の素子を利用する場合と比較しても非線形力学系の予測タスク等で高い性能を実現した。