強誘電体ゲートFETの作製とニューロン回路への応用

概要

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近年、生体の脳の柔軟な情報処理機能を手本としたニューロコンピュータの研究が注目されている。脳という超大規模集積回路の構成デバイスである神経細胞(ニューロン)では、重み付けされた多数の入力に対する積和演算が行われ、不揮発性のシナプス結合荷重が学習により変化することで柔軟な情報処理が実現されている。本稿では、このようなニューロン機能をハードウエアから実現するために我々が提案している強誘電体ゲートFET構造の適応学習型ニューロデバイスの作製とその電気的特性、さらに回路シミュレータを用いてニューロン回路の動作解析を行った結果について報告する。図1は我々が提案するニューロン回路を示しており、強誘電体薄膜をゲート絶縁膜に用いたMFS(Metal-Ferroelectric-Semiconductor)FETはシナプス部分に相当する。ニューロン機能の実現には、トンネル酸化膜を持つ浮遊ゲート構造のMOSトランジスタを用いることも可能と考えられるが、強誘電体を用いたデバイスでは書き換え可能回数が多く、また分極反転が徐々に進行するため、アナログメモリとして利用するニューロン回路への応用には有利と考えられる。
1996-09-18