東京理科大学(理科大)は7月3日、タングステン酸リチウム(LixWO3)薄膜とリチウムイオン伝導性ガラスセラミック(LICGC)基板の酸化還元反応を利用し、神経回路に類似した電気特性を再現できる新たなトランジスタの開発に成功したことを発表した。
同成果は、理科大 先進工学部物理工学科の樋口透准教授、同・大学大学院 理学研究科 応用物理学専攻の和田友紀大学院生(研究当時)、同・西岡大貴大学院生、物質・材料研究機構 ナノアーキテクトニクス材料研究センターの土屋敬志主幹研究員(理科大連携大学院客員准教授 兼任)、同・並木航ポスドク研究員、同・寺部一弥MANA主任研究者らの共同研究チームによるもの。詳細は、刺激/指示を認識・処理・応答して経験から学習する人工システムに関する分野を扱う学術誌「Advanced Intelligent Systems」に掲載された。
近年の高度なAI技術は、エネルギー消費が膨大であることが大きな課題となっている。その解決策として、消費エネルギーが少なく、かつ高精度で演算可能な専用ハードウェアの開発が求められている。
これまで研究チームは、電気二重層トランジスタを物理リザバーに用いることで、優れた性能の脳型情報処理を行う新技術を開発することに成功している。物理リザバーとは、時系列入力の過去の情報を記憶していることを特徴とし、その時系列入力を時空間パターンに変換できる装置のことである。そこで今回の研究では、その成果を基に、リチウムイオンの酸化還元反応による電流応答が可能な酸化還元トランジスタの開発に焦点を当てたという。
酸化還元トランジスタでは、チャネルへのイオン挿入・脱離に基づく電気応答が利用される。そのため、酸化還元トランジスタを物理リザバーに利用すると、ドレイン電流とゲート電流の非線形応答による二重リザバー状態となり、これが情報処理性能の向上につながるとする。
これらの点を踏まえた上で、今回の研究では、従来よりも高性能なニューロモーフィックコンピューティング技術の実現を目指し、LixWO3薄膜とLICGC基板間の酸化還元反応を用いた酸化還元トランジスタの開発が行われた。そして、作製した素子を物理リザバーとして使用し、その性能評価も実施された。
