Artificial neuron with all functions using only one functional material

最近、医療や交通の分野への活用が期待される、革新的コンピューティング技術として、人工ニューロンと人工シナプスからなる脳型システムが世界中で非常に注目されている。今後、膨大な音声や画像データをリアルタイムで処理する必要があるため、この脳型システムにおける高集積化と低消費電力化などは極めて重要である。本研究では、入力信号履歴に応じての結合荷重変化機能（学習機能）を持つシナプス部分と情報を発信する機能（発火機能）を持つニューロン細胞部分からなる人工知能素子を創製することを目的とする。今年度では、最初に第一原理計算（アドバンスソフト)を用い、人工知能素子に適する新材料を探索した。GeTeとSb2Te3の構造を作成し、最適化した後に、状態密度を計算した。また、それに基づいて算出したバンドギャップは1.1973 eV(GeTe)と0 eV(Sb2Te3）である。GeTeに窒素（N）を添加した場合、バンドギャップが閉じってしまうことが示された。これに対し、GeTeに酸素（O）を添加した場合、バンドギャップが大きくなり、次第に3.244 eVに広げた。Sb2Te3にOを添加すると、他の結果と比べて添加割合増加によりバンドギャップを徐々に広くさせることができた。これにより、Sb2Te3をベースとした添加材料は人工知能素子機能材料に適していると考えられる。また、有効遮蔽媒質法(ESM法)を用い、電場印加におけるGeSbTe系材料の状態密度を計算した。今後はさらに印加電場によるバンドギャップへの影響を調べる。N-O添加Sb2Te3を用いた単純な２端子素子を作製し、電気特性を評価した。印加電流値が閾値を超えると、電流値が上がるとともにコンダクタンスも連続的に上昇させることができた。これにより、結合荷重変化機能（学習機能）と情報発信機能（発火機能）を併せ持つ人工知能素子が実証された。

最近、医療や交通の分野への活用が期待される、革新的コンピューティング技術として、人工ニューロンと人工シナプスからなる脳型システムが世界中で非常に注目されている。今後、膨大な音声や画像データをリアルタイムで処理する必要があるため、この脳型システムにおける高集積化と低消費電力化などは極めて重要である。本研究では、入力信号履歴に応じての結合荷重変化機能（学習機能）を持つシナプス部分と情報を発信する機能（発火機能）を持つニューロン細胞部分からなる人工知能素子を創製することを目的とする。今年度では、最初に第一原理計算（アドバンスソフト)を用い、人工知能素子に適する新材料を探索した。GeTeとSb2Te3の構造を作成し、最適化した後に、状態密度を計算した。また、それに基づいて算出したバンドギャップは1.1973 eV(GeTe)と0 eV(Sb2Te3）である。GeTeに窒素（N）を添加した場合、バンドギャップが閉じってしまうことが示された。これに対し、GeTeに酸素（O）を添加した場合、バンドギャップが大きくなり、次第に3.244 eVに広げた。Sb2Te3にOを添加すると、他の結果と比べて添加割合増加によりバンドギャップを徐々に広くさせることができた。これにより、Sb2Te3をベースとした添加材料は人工知能素子機能材料に適していると考えられる。また、有効遮蔽媒質法(ESM法)を用い、電場印加におけるGeSbTe系材料の状態密度を計算した。今後はさらに印加電場によるバンドギャップへの影響を調べる。N-O添加Sb2Te3を用いた単純な２端子素子を作製し、電気特性を評価した。印加電流値が閾値を超えると、電流値が上がるとともにコンダクタンスも連続的に上昇させることができた。これにより、結合荷重変化機能（学習機能）と情報発信機能（発火機能）を併せ持つ人工知能素子が実証された。