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HfO2系強誘電体および酸化物半導体を用いた次世代メモリデバイス技術
~高速・低消費電力・高信頼 不揮発性メモリ・三次元ニューラルネットワーク~

小林 正治(東京大学)

発明のポイント

  • ① 三次元積層型強誘電体メモリのメモリ特性を向上するため、酸化物半導体のナノワイヤおよびマカロニチャネル構造で最適デバイス構造を発明した。
  • ② 酸化物半導体チャネル強誘電体メモリでの弱消去問題を解消するために、反強誘電体をゲート絶縁膜とし、その半ループ特性を活用するデバイス構造を発明した。
  • ③ AI演算で多用される積和演算を高エネルギー効率で処理するため、酸化物半導体チャネルトランジスタをアクセストランジスタとした抵抗変化型メモリアレイを構成し、それを三次元モノリシック集積により積層・チップ間接続した三次元ニューラルネットワークを発明した。

発明の概要

①メモリホールの径、強誘電体ゲート絶縁体膜厚、チャネル膜厚等のパラメータ最適化。

マカロニ型FeFET
ナノワイヤ型FeFET

②反強誘電体の半ループ利用により、酸化物半導体に正電荷を誘起せずに消去動作が可能。

③抵抗変化型メモリアレイを螺旋的に積層接続し、ニューラルネットワークのレイヤー間の高効率信号伝搬。

従来技術との比較・優位性

①②三次元積層型強誘電体メモリはNANDフラッシュよりも低消費電力であり、酸化物半導体チャネルにすることでポリシリコンチャネルよりも高性能で高信頼。

③二次元ニューラルネットワークに対し、配線のオーバーヘッドを大幅に低減。

想定される用途

  • ◎ IoTエッジデバイス向けストレージメモリ
  • ◎ エッジAI向けCompute-in-Memory

ライセンス可能な特許

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