産業技術総合研究所,科学技術振興機構(JST),東京大学,九州大学,兵庫県立大学,名古屋工業大学,

令和6年11月28日

産業技術総合研究所
科学技術振興機構(JST)
東京大学
九州大学
兵庫県立大学
名古屋工業大学

「遅い」のに高効率な情報処理技術を開発

~生体神経組織の動作を模倣した低消費電力なトランジスタの動作実証に成功~

ポイント

産業技術総合研究所 電子光基礎技術研究部門 強相関エレクトロニクスグループ 井上 悠 研究員、井上 公 上級主任研究員と、東京大学、九州大学、兵庫県立大学、名古屋工業大学は共同で、生体神経組織の動作を模倣する低消費電力なトランジスタの動作実証に成功しました。

生物の脳は生活環境での遅い入力信号を効率よく処理することを得意とします。こうした特徴(ゆっくり動作、超低消費電力)を人工素子で模倣することで、超低消費電力な情報処理に道を開けると考えられますが、これまで両者の特徴を両立させるのは困難でした。今回、固体中に存在する電荷を持ったイオンを巧みに制御することによって、入力信号をゆっくりと時間変化する出力信号に変換する新概念のトランジスタを開発しました。チタン酸ストロンチウムをチャネルに用いたこのMOSトランジスタは、イオン制御を動作原理とすることでシリコンを用いた従来のMOSトランジスタと比べて100万倍以上もゆっくりと動作するという特徴を持ちます。そして、500ピコワットという非常に小さな電力で動作できることを実証しました。非常に長い時定数(入力電圧に対して出力電流が変化する時間スケール)を持つ生体神経組織の動作を模倣できるこのトランジスタの動作実証は、生体のように超低消費電力で複雑な学習と推論ができるエッジデバイスの実現に貢献します。

なお、この技術の詳細は、2024年11月27日(米国東部時間)に「Advanced Materials」に掲載されます。

本研究開発は、科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業 CREST 「スパイキングネットによるエッジでのリアルタイム学習基盤(2019~2024年度、JPMJCR19K2)」による支援を受けています。

<プレスリリース資料>

<論文タイトル>

“Taming Prolonged Ionic Drift-Diffusion Dynamics for Brain-Inspired Computation”
DOI:10.1002/adma.202407326

<お問い合わせ先>

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