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バッテリーフリー・長寿命有機薄膜センサ回路の実現

实现无电池、长寿命有机薄膜传感器电路

基本信息

批准号：
22KJ1737
负责人：
大島國弘
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

有機薄膜トランジスタ（OTFT）は紙やフィルムといった物理的に柔軟な基板上に回路を作製できるため，フレキシブルセンサ等の回路への応用が期待されている．フレキシブルセンサ回路では，センサ素子に加えて取得したデータを保存する記憶素子や，演算処理を行うプロセッサが必要となる．そこで，本研究では，センサシステムにおけるOTFT回路応用に向けて抵抗変化型メモリ（ReRAM）及び，機能回路に関しては，スパイキングニューラルネットワーク（Spiking neural network; SNN）回路の実装の検討を行う．ReRAMは金属酸化物と金属の積層により構成され，外部電流により金属酸化物内部に電流経路を作り出すことで抵抗を変化させて値を保持する素子である．OTFTの低コストで物理的に柔軟な基板上に回路を集積できる性質を損なわずにReRAMを実現するためにはOTFTの製造プロセス中にReRAMの製造を組み込めることが望ましい．そこで，本研究ではOTFTを構成する材料・作製プロセスのみでReRAMを試作した．実測により，提案ReRAMは多値を保存可能な記憶素子として動作可能であることが確認できた．SNN回路は，シナプス及びニューロンにより構成される回路であり，シナプスには記憶素子を用いるため，通常追加の製造プロセスの導入が必要となり製造コストの増加が懸念される．そこで提案SNN回路では，シナプスをOTFTを構成する材料・作製プロセスのみで構成し，SNN回路全体をOTFT製造プロセスのみで作製可能とした．回路シミュレーションを行い，MNISTデータセットにおける推論精度の検証において高い精度を得られることを確認した．

Organic thin film technology (OTFT) is a physical and soft substrate based on paper technology.に路を做できるため, フレキシブルセンサ, etc. の路への応用が愿されている．したデータIt is necessary to save the memory element and perform calculation processing.そこで, this study is carried out, センサシステムにおけるOTFT circuit is used to resist the change type メモリ (R eRAM) and び, functional circuit breaker, スパイキングニューラルネットワーク (Spiking neural network; SNN) circuit of the circuit. ReRAM is composed of metal oxide and metal laminate, and the external current is metal oxide. The current path inside the object is made by the resistance and resistance of the object. OTFT has low physical properties, soft circuits on the substrate, integrated properties, and loss-resistant ReRAM.実现するためにはOTFTの Manufacturing プロセス中にReRAMのManufacturing をgroup み込めることが王ましい．そこで, this research is based on the composition of OTFT and the materials and production of OTFT and the trial production of ReRAM. It is recommended that ReRAM save the memory element and the action is possible and the confirmation is confirmed. The SNN loop consists of the SNN loop, the SNN loop, and the SNN loop, and the SNN loop memory element.を Use the いるため, usually add the の Manufacturing プロセスの Import が Necessary となり Manufacturing コストのincrease がSuspense される． The proposal of SNN circuit is made by そこで, and the structure of シナプスをOTFT is made of materials and made by そこでThe whole SNN circuit is constructed by OTFT and can be manufactured by OTFT. Loop シミュレーションを行い, MNIST データセットにおけるThe accuracy of the inference is proved to be high and the accuracy is high and the accuracy is confirmed.