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．

有机薄膜晶体管（OTFT）可用于在纸张或薄膜等物理柔性基板上制造电路，因此有望应用于柔性传感器等电路。除了传感器元件之外，灵活的传感器电路还需要存储元件来存储获取的数据和处理器来执行算术处理。因此，在本研究中，我们将研究电阻式存储器 (ReRAM) 和尖峰神经网络 (SNN) 电路在传感器系统中 OTFT 电路应用功能电路中的实现。 ReRAM是一种由金属氧化物和金属堆叠而成的元件，通过使用外部电流在金属氧化物内部创建电流路径来改变电阻以维持值。为了在不牺牲OTFT在低成本、物理柔性基板上集成电路的能力的情况下实现ReRAM，需要将ReRAM制造纳入OTFT制造工艺中。因此，在这项研究中，我们仅使用构成 OTFT 的材料和制造工艺来制作 ReRAM 原型。通过实际测量，我们确认所提出的 ReRAM 可以作为可以存储多个值的存储元件运行。 SNN电路是由突触和神经元组成的电路，由于突触使用存储元件，因此通常需要额外的制造工艺，这引发了制造成本增加的担忧。因此，在所提出的SNN电路中，仅使用构成OTFT的材料和制造工艺来构建突触，使得仅使用OTFT制造工艺来制造整个SNN电路成为可能。我们进行了电路仿真，并确认在 MNIST 数据集上验证推理精度时可以获得高精度。