ポイント
- 強誘電体酸化物の高品質単結晶薄膜に酸素欠損を導入することにより、巨大な電気抵抗スイッチング現象が発現することを発見。
- 学習・忘却の機能を持つメモリスタ特性を利用した画像認識実験において、極めて高い精度の認識率を実現。
- 次世代AI技術の根幹素子となる高性能ニューロモルフィックチップへの応用に期待。
東京大学 大学院工学系研究科の田畑 仁 教授、関 宗俊 准教授、李 海寧 大学院生(研究当時)らの研究グループは、チタン酸鉛(PbTiO3)の高品質単結晶薄膜を用いた新しいメモリスタ素子を開発しました。強誘電体であり不揮発性メモリーへの利用でも知られるPbTiO3の薄膜において、その高結晶性を維持したまま酸素欠損を意図的に導入することにより、半導体的な電気伝導特性と電気抵抗スイッチングが現れ、わずかな電圧印加により巨大な電気抵抗変化を示すことを見いだすとともに、この素子が高精度でシナプスの機能を模倣可能であることを実証しました。このメモリスタ素子は、これまでのエレクトロニクスの限界を打破する、新しいニューロモルフィックコンピューティングへの応用が期待されます。
本研究成果は、2025年9月4日付(現地時間)で「Advanced Functional Materials」に掲載されました。
本研究は、Beyond AI連携事業による共同研究費、JST CREST(課題番号:JPMJCR22O2)、AMED(課題番号:JP22zf0127006)、科研費 基盤研究(S)(課題番号:20H05651)、挑戦的研究(萌芽)(課題番号:22K18804)、学術変革領域研究(A)(課題番号:23H04099)、基盤研究(B)(課題番号:22H01952)、基盤研究(B)(課題番号:23K23220)、基盤研究(A)(課題番号:25H00730)、学術変革領域研究(A)(課題番号:25H02602)、基盤研究(B)(課題番号:25K01258)、特別研究員奨励費(課題番号:23KJ0418)の支援により実施されました。
<プレスリリース資料>
- 本文 PDF(815KB)
<論文タイトル>
- “Enhanced Switching Performance in Single-Crystalline PbTiO3 Ferroelectric Memristors for Replicating Synaptic Plasticity”
- DOI:10.1002/adfm.202510715
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