Development of realtime-learning hardware using ferroelectric/antiferroelectric transistors

使用铁电/反铁电晶体管开发实时学习硬件

基本信息

批准号：
21H01359
负责人：
トープラサートポンカシディット
金额：
$ 11.15万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

IoT社会に向けて膨大な時間変動データをエッジ端末で学習・情報処理する技術が強く求められる。本研究は、時系列データの機械学習を効率的に実行できるリザバーコンピューティングを、シリコンプラットフォーム上で実装できる(反)強誘電体トランジスタで実現し、低消費電力かつリアルタイム学習で処理可能な革新的AI技術の基礎学理の確立を目指す。その目的を達成するためには以下の項目で研究を実施した。(1)高性能な素子作製プロセスの確立：反強誘電性をもつジルコニアは、これまでの先行研究ではシリコン上で成膜されると反強誘電性を失ってしまうことが報告されていたが、本研究では成膜条件を最適化することでシリコン上でも良好な反強誘電性をもつジルコニア膜を成膜することに成功した。その結果、シリコン上の反強誘電体トランジスタの実証に成功し、良好な電流電圧特性のデバイスが確認できた。(2)強誘電体トランジスタの動作の理解：強誘電体の諸特性が強誘電体トランジスタのメモリウィンドウにどのように影響を与えるかを明らかにすべく、コンパクトモデルを構築した。トランジスタに応用する強誘電体は、高い抗電界をもつこと、残留分極が誘電率と抗電界の積の3倍程度をもつこと、半導体との界面にトラップ電荷が少ないことが、大きいメモリウィンドウの強誘電体トランジスタを得るのに重要な要素であることがモデルから明らかになった。(3)リザバーコンピューティング動作の信頼性：強誘電体トランジスタは動作中に高い電荷密度を半導体/強誘電体界面に誘起することで界面劣化が進み、不揮発性メモリ素子に応用する際に大きな課題として認識されている。一方で界面劣化にもかかわらず、随時学習によってリザバーコンピューティングの高性能を維持できることを実証した。これはリザバーコンピューティングは界面劣化の影響を大幅に低減でき、高信頼性の動作ができることが分かった。

随着我们迈向物联网社会，迫切需要允许边缘终端学习和处理大量时变数据的技术。本研究旨在实现使用可在硅平台上实现的（反）铁电晶体管对时间序列数据进行高效机器学习的储库计算，并创建一种能够以低功耗和实时性处理学习的创新系统。旨在建立人工智能技术的基本原理。为了实现这一目的，我们进行了以下几方面的研究。 (1)高性能器件制造工艺的建立：之前的研究表明，具有反铁电性质的氧化锆在沉积到硅上时会失去其反铁电性质。在本研究中，我们成功地形成了即使在硅上也具有良好反铁电性质的氧化锆薄膜。硅通过优化成膜条件。结果，我们成功地演示了硅上的反铁电晶体管，并确认了具有良好电流-电压特性的器件。 (2)了解铁电晶体管的工作原理：我们构建了一个紧凑的模型来阐明铁电材料的各种特性如何影响铁电晶体管的存储窗口。晶体管中使用的铁电材料具有高矫顽电场，残余极化约为介电常数和矫顽电场乘积的三倍，并且在与半导体的界面处捕获的电荷很少。该模型表明，这是一种重要元素。以获得铁电晶体管。 (3)储存器计算操作的可靠性：在操作期间，铁电晶体管在半导体/铁电界面处感应出高电荷密度，这导致界面劣化，这在应用于非易失性存储器件时被认为是一个主要问题。另一方面，我们证明了尽管界面恶化，但通过持续学习可以保持储层计算的高性能。这表明油藏计算可以显着降低界面恶化的影响，实现高可靠运行。

项目成果

期刊论文数量（32）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

HfxZr1-xO2強誘電体を用いたGe MFIS構造の界面特性が分極反転挙動に与える影響

使用 HfxZr1-xO2 铁电体的 Ge MFIS 结构的界面特性对极化反转行为的影响

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
赤川徹朗;境野翔;佐藤駿介，松村　透，齊藤　準;岩重宏一郎，トープラサートポンカシディット，竹中充，高木信一
通讯作者：
岩重宏一郎，トープラサートポンカシディット，竹中充，高木信一

HfZrO-based ferroelectric devices for lower power AI and memory applications

适用于低功耗人工智能和内存应用的 HfZrO 基铁电器件

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
S. Takagi;K. Toprasertpong;K. Tahara;E. Nako;R. Nakane;Z. Wang;X. Luo;T. E. Lee;and M. Takenaka
通讯作者：
and M. Takenaka

研究室

实验室

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

FeFETの電気特性劣化がリザバーコンピューティングにもたらす影響

FeFET电性能恶化对储层计算的影响

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Shintaro Maeda;Tomoki Ozawa;Takashi Suemasu and Kaoru Toko;名幸瑛心，トープラサートポンカシディット，王澤宇，中根了昌，竹中充，高木信一
通讯作者：
名幸瑛心，トープラサートポンカシディット，王澤宇，中根了昌，竹中充，高木信一

多端子FeFETのリザバーコンピューティングによる非線形時系列予測の性能評価

使用多端 FeFET 储层计算进行非线性时间序列预测的性能评估