二次元半導体からエッジAIまで、日本とベトナムが半導体の共同研究6件を開始

この半導体ニュースのまとめ

・JSTとベトナム科学技術省が半導体分野の国際共同研究6件を採択
・二次元半導体、MEMS、化合物半導体、エッジAIなどを対象に共同研究
・研究期間は3.5年間で、研究開発と併せて半導体人材の育成も支援

科学技術振興機構(JST)は11月9日、日ASEAN科学技術・イノベーション協働連携事業(NEXUS)における日本とベトナムの半導体分野の国際共同研究として、新規課題6件を採択したと発表した。

NEXUSは、日本とASEAN諸国が培ってきた国際共同研究や研究人材交流を基盤に、双方の強みを生かした科学技術協力を進める事業。その取り組みの1つとして、共通する重点分野の国際共同研究を支援している。

今回はベトナム科学技術省(MST)と共同で半導体分野の研究課題を募集。16件の応募に対する両国の専門家による評価と、JSTおよびMSTの協議を経て6件を採択した。研究実施期間は3.5年間(42カ月)を予定しており、国際共同研究に加えて研究人材を育成する取り組みも支援対象となる。

採択課題は、二次元半導体やスピントロニクスを用いた集積電子デバイス、二次元材料とMEMSの融合、低消費電力AI SoC、化合物半導体の材料・プロセス、DNA変異検出、エッジAI半導体と幅広い。材料やプロセスの基礎研究にとどまらず、センサ、回路、SoC、システムインテグレーションまでを対象とする点が特徴となる。

二次元材料とスピントロニクスで次世代デバイスを研究

東北大学 国際集積エレクトロニクス研究開発センターの遠藤哲郎 センター長・教授と、ベトナム国家大学ハノイ校工科大学 工学物理・ナノテクノロジー学部のド・ティ・フォン・ザン准教授のチームは、「二次元/スピントロニクス構造を利用した次世代集積電子デバイスに関する研究」に取り組む。

二次元半導体は、原子層レベルの薄さを持ち、トランジスタの微細化に伴って顕在化する短チャネル効果を抑制できる材料として研究が進められている。一方、スピントロニクスは電子が持つ電荷に加えてスピンを利用し、不揮発性や低消費電力動作といった機能をデバイスへ付加する技術となる。

今回の研究では、二次元材料とスピントロニクス構造を組み合わせ、次世代の集積電子デバイスへ展開するための研究を両国で進める。シリコン半導体の微細化を補完する新材料や新構造の可能性を探る取り組みと位置付けられる。

また、東北大学 大学院工学研究科の小野崇人 教授と、ベトナム国家大学ホーチミン市校ホーチミン市工科大学 材料技術学部のチャン・ヴァン・カイ准教授は、「スマートセンシングおよび持続可能エネルギー応用のための二次元半導体材料とMEMSデバイスのコデザイン」に取り組む。

二次元半導体材料と、微小な機械構造やセンサを半導体上に形成するMEMSを一体で設計し、スマートセンシングや持続可能エネルギー分野への応用を目指す研究となる。材料とデバイスを個別に開発するのではなく、利用目的から逆算して両者を協調設計することで、センサの小型化や高感度化、低消費電力化につなげる。

化合物半導体の材料と製造プロセスを共同開発

大阪大学 エマージングサイエンスデザインR3センターの浜口智志 特任教授と、ベトナム科学技術院 物質科学研究所のチャン・コック・ティエン准教授は、「次世代化合物半導体デバイスのための革新的材料・プロセス開発技術の基盤確立」に取り組む。

化合物半導体は、シリコンとは異なる複数の元素を組み合わせた半導体で、高耐圧、高速動作、高周波特性、発光・受光機能などの特徴を持つ。パワー半導体、無線通信、光通信、センサなどへの利用が進む一方、新たな材料をデバイスとして実用化するためには、高品質な結晶や薄膜の形成、加工、界面制御、評価といった一連の製造技術を確立する必要がある。

同課題では、次世代の化合物半導体デバイスを支える材料とプロセス技術の研究基盤を日越で構築する。材料研究と製造プロセス開発をつなぎ、将来のデバイス開発へ展開するための技術基盤を整備する。

低次元半導体材料をDNA変異の検出へ応用

東京科学大学 物質理工学院の早水裕平 教授と、ベトナム国家大学ハノイ校自然科学大学 化学学部のグエン・スアン・ヴィエット准教授は、「低次元半導体材料を基盤とするDNA変異の高感度検出技術の開発」に取り組む。

低次元半導体材料は、表面や界面の状態によって電気特性が変化しやすい。こうした特徴を利用し、特定のDNAや変異に由来する信号を電気的に検出できれば、微量な試料から対象を識別する高感度なバイオセンサへ応用できる可能性がある。

同課題では、低次元半導体材料を検出基盤とし、DNA変異を高感度に検出する技術開発を進める。半導体材料研究とバイオセンシングを組み合わせ、将来の医療、診断、ヘルスケアなどへの応用につながる検出技術の確立を目指す。

イベント駆動型AI SoCでエッジの消費電力を削減

会津大学 コンピュータ理工学部のダン・ナム・カイン准教授と、レクイドン技術大学 システムインテグレーション研究所のホアン・ヴァン・フック所長/准教授は、「エッジコンピューティングのための低消費電力イベント駆動型AIシステムオンチップの研究開発」に取り組む。

エッジAIでは、カメラや各種センサから取得したデータをクラウドへ送信せず、端末側で処理することにより、通信遅延やデータ通信量を抑えられる。一方で、バッテリー容量や放熱、搭載スペースが限られるエッジ機器では、AI処理の消費電力を削減することが課題となる。

イベント駆動型の処理では、センサやシステム内で変化が生じた場合に必要な演算を実行し、変化のない時間帯には不要な処理を抑えることができる。同課題では、こうしたイベント駆動型アーキテクチャをAI SoCへ適用し、エッジ機器での低消費電力なAI処理の実現を目指す。

材料からシステムまでエッジAI半導体を一体開発

東京科学大学 工学院のファム・ナム・ハイ教授と、ベトナム国家大学ハノイ校半導体・先端材料研究所のグエン・トラン・ツアット所長/准教授は、「エッジAI半導体：材料からシステムインテグレーションまで」に取り組む。

エッジAI半導体の性能と電力効率を高めるには、AI演算回路だけでなく、使用する半導体材料、デバイス構造、回路アーキテクチャ、メモリ、センサ、実装技術などを横断して最適化する必要がある。

同課題では、材料からデバイス、回路、システムインテグレーションまでを研究対象とし、エッジAI半導体に必要な技術を一体的に開発する。個別技術の高性能化だけでなく、各要素を組み合わせた際の消費電力や処理性能、実装性を含めて研究を進めることで、エッジ側で高度なAI処理を実行するための半導体基盤の構築を目指す。

研究と人材育成を通じて日越の半導体連携を強化

今回採択された6課題には、東北大学、会津大学、大阪大学、東京科学大学に加え、ベトナム国家大学のハノイ校およびホーチミン市校、レクイドン技術大学、ベトナム科学技術院などが参加する。

ベトナムは半導体産業の高度化に向け、IC設計、試作、製造、後工程を支える研究開発基盤と人材育成の強化を進めている。今回の共同研究には大学や研究機関の研究者、学生が参加し、研究成果の創出と併せて次世代の半導体人材を育成する役割も期待される。

6課題は、二次元半導体や化合物半導体といった材料・デバイス技術から、MEMS、バイオセンサ、AI SoC、システムインテグレーションまでをカバーする。日本側が持つ半導体材料、デバイス、製造プロセス、集積回路の研究基盤と、ベトナム側の大学・研究機関が持つ材料、ナノテクノロジー、システム設計の研究能力を組み合わせることで、両国の半導体研究と人材交流を強化していくこととなる。