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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ1737/
• 关键词: 有機薄膜トランジスタ; フレキシブルデバイス; 抵抗変化型メモリ; スパイキングニューラルネットワーク

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．

有机薄膜晶体管（OTFTS）可用于在物理柔性基板（例如纸张和膜）上制造电路，并有望将其应用于诸如柔性传感器之类的电路。除了传感器元素之外，还需要存储获取数据的内存元素和执行计算处理的处理器。因此，在这项研究中，我们将研究用于阻力可变内存（RERAM）的尖峰神经网络（SNN）电路的实施，以及在传感器系统中使用OTFT电路应用的功能电路。 RERAM是由一堆金属氧化物和金属组成的设备，是一种通过外部电流而在金属氧化物内部创建电流路径来改变电阻并保持值的设备。为了实现RERAM，不损害OTFTS以低成本整合物理柔性基板电路的能力，希望能够在OTFT制造过程中合并Reram Manufacturing。因此，在这项研究中，我们仅使用构成OTFT的材料和制造工艺进行了原型重新胶质。实际测量结果证实，所提出的重新拉接可以作为可以存储多个值的存储元素操作。 SNN电路是由突触和神经元组成的电路，并且由于记忆元素用于突触，因此通常需要其他制造过程，这引起了人们对制造成本增加的担忧。因此，在拟议的SNN电路中，突触仅由构成OTFT的材料和制造过程组成，整个SNN电路只能仅使用OTFT制造工艺来制造。我们进行了电路模拟，以确认在验证MNIST数据集中的推理精度时可以获得高精度。