バッテリーフリー・長寿命有機薄膜センサ回路の実現

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．