Challenge for implementing a Mott FET on thin films of Mott insulators

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本年度はSrTiO3 FETの金属絶縁体転移のメカニズムを探るため、これまでよりも詳細な実験とシミュレーションによる研究を行いました。これによって、FET特性の閾値が、ゲート電圧印加の履歴の関数になることが判明しました。酸素欠損がバルクに追いやられバックゲートのように働くという仮定から導かれる特性とよく一致しています。このSrTiO3の金属非金属転移の履歴現象を用いて、スパイク時刻依存可塑性(STDP)という脳の中にあるシナプスの特性を真似することに成功し、SrTiO3 FETを用いた人工シナプスを開発することに成功しました。このデバイスの特性パラメータを抽出し、それを使って、機械学習のシミュレーションも行いました。60000の手書き数字で学習を行い、10000の手書き数字で認識のテストを行ったところ、70％を超える良い精度で認識に成功しました。さらに同じデバイスが人工ニューロンとしても動作することを確認しました。従来の人工ニューロンは大きなコンデンサを搭載して積分動作を行なっていましたが、我々のニューロンはSrTiO3 FETの閾値がゲート電圧の履歴で変化することを利用した人工ニューロンであり、集積化を阻む「コンデンサ」を必要としない画期的デバイスです。デバイス開発の分野で世界最大の国際会議IEDMに採択され、研究発表を行いました。現在論文を投稿中です。さらにSrTiO3-FETの低温から極低温までの物性探索を行い、低温で出現する近藤効果と非線形ホール効果を２キャリアモデルで説明することに成功しました。こちらも重要な成果であり、論文投稿準備中です。