(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の並列配置されたナノスケールの導電性の配線よりなる第１の配線群と、第１の配線群と立体的に交差する複数の並列配置されたナノスケールの導電性の配線よりなる第２の配線群とを有する配線網における第１の配線群の各配線と第２の配線群の各配線とをその交差点においてそれぞれ光応答性分子材料により架橋してなり、光応答性分子材料は、光の照射により抵抗率が量子論的な確率で変化し、第１の所定波長の光を照射したときの状態と第２の所定波長の光を照射した時の状態とが可逆的に変化し、第１の所定波長の光を照射したときに配線間を導通状態とし、第２の所定波長の光を照射したときに配線間を非導通状態とする量子導電分子スイッチを用いて構築したニューラル素子であって、学習内容によって照射光の強度を変えて学習させたい部分に光照射することを特徴とするニューラル素子。
【請求項２】
学習画像を光画像として照射することにより量子導電分子スイッチの制御を行うことを特徴とする請求項１に記載のニューラル素子。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ナノスケールまで縮小した配線群より構成される立体配線網を利用したナノスケールの量子導電分子スイッチを用いたニューラル素子に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の情報処理装置の高度化の要求に伴い、生物の神経系を模倣したニューラル素子が求められている。しかも、半導体素子の微細化及びナノスケール化が要求されているため、ナノスケールのスイッチが必要になってくる。
【０００３】
従来のニューラル素子として、シリコンで作られたスイッチング素子と立体交差の配線とを組み合わせたニューラル素子が知られている。他にも、立体交差した配線に過電流を流すことで、最も距離が短い部分に配線を作り出してネットワークを構成し、ニューラル素子とする場合もある。
【０００４】
微細化及びナノスケール化に伴い、ナノスケールで作られた硫化銀やセレン化銀で作られたニューラル素子も提案されている。この素子は、立体交差の配線に電流を流すことで配線を架橋した配線を新たに作り出す。このネットワークを作り出す作業とネットワークによる情報処理を交互に行うことで、ニューラル素子として動作している。
【０００５】
しかし、配線をショートして作ったニューラル素子は、配線を復元できずニューラル素子の持つ学習機能を十分に活かすことができない。また、半導体固体素子の場合は回路が複雑になり、素子の縮小化が困難になるといった問題を生じていた。しかも、硫化銀やセレン化銀で作られたニューラル素子では、極性を逆にすれば配線を切断することは可能だが、ニューラル素子へ供給する電源の配線を逆にする機構が必要になる。
【特許文献１】特開２００２−１４１４９４号公報
【特許文献２】特開２００２−７６３２５号公報
【非特許文献１】S. L. Gilat, S. H. Kawai, and J-M. Lehn, J. Chem. Soc. Chem. Commun, 1439 (1993)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、このような従来技術の問題点を解決するためになされたもので、光照射により容易に接続したり切断したりでき、配線の大きさをナノスケールまで縮小することが可能な量子導電分子スイッチを用いたニューラル素子を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するため、複数の並列配置されたナノスケールの導電性の配線よりなる第１の配線群と、第１の配線群と立体的に交差する複数の並列配置されたナノスケールの導電性の配線よりなる第２の配線群とを有する配線網における第１の配線群の各配線と第２の配線群の各配線とをその交差点においてそれぞれ光応答性分子材料により架橋してなり、光応答性分子材料は、光の照射により抵抗率が量子論的な確率で変化し、第１の所定波長の光を照射したときの状態と第２の所定波長の光を照射した時の状態とが可逆的に変化し、第１の所定波長の光を照射したときに配線間を導通状態とし、第２の所定波長の光を照射したときに配線間を非導通状態とする量子導電分子スイッチを用いて構築したニューラル素子であって、学習内容によって照射光の強度を変えて学習させたい部分に光照射することを特徴とするニューラル素子を提供する。
【０００８】
また、本発明は、上記ニューラル素子において、学習画像を光画像として照射することにより量子導電分子スイッチの制御を行うことを特徴とするニューラル素子を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ナノスケールの配線間を繋いだ光応答性分子材料を光スイッチとして動作させる量子導電分子スイッチを用いることで、演算処理のための光量及び入出力の信号量をアナログで信号処理するニューラル素子を実現でき、係るニューラル素子の性能向上に寄与するところが大きい。また、本発明によれば、係るニューラル素子を用いたニューロコンピュータの実現が期待される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明を詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明の量子導電分子スイッチを用いたニューラル素子の模式的な概念図であり、図２（ａ）は、第１の所定波長の演算光と第２の所定波長の演算光を照射するタイミングを示す図、図２（ｂ）は、配線Ａ〜Ｄのコンダクタンスの時間的変化を表す図である。
【００１２】
このニューラル素子では、４本の並列配置されたナノスケールの導電性の配線Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄよりなる第１の配線群１と、第１の配線群１と立体的に交差する複数の並列配置されたナノスケールの導電性の配線Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈよりなる第２の配線群２とを有している。第１の配線群１の各配線Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄと第２の配線群２の各配線Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈとをその交差点においてそれぞれ光応答性分子材料３により架橋して構成されている。
【００１３】
光応答性分子材料３は、光の照射により抵抗率（導電率：コンダクタンス、抵抗率と逆比例関係の導電率）が量子論的な確率で変化し、第１の所定波長の光を照射したときの状態と第２の所定波長の光を照射した時の状態とが可逆的に変化する。そして、光応答性分子材料３は、第１の所定波長の光を照射したときに配線間を導通状態とし、第２の所定波長の光を照射したときに配線間を非導通状態とする光スイッチの役割をする。
【００１４】
導電性配線Ａ〜Ｈは、例えば、金等の導電性の優れた材料を用い、その幅は２〜１０ｎｍ程度とすることができる。光応答性分子材料３は、ジアリールエテン、スピロピラン等のフォトクロミック材料で、上記のような性質を有するものを用いることができる。
【００１５】
導電性配線Ａ〜Ｈは、絶縁性シートないしフィルムの両側に半導体微細加工技術等のマイクロ加工技術を用いて形成することができる。光応答性分子材料３は両端に導電性高分子を結合させ、さらに末端をチオールに置換した構造にすることで、金−硫黄の強い相互作用による自己組織化によって金配線との接続を利用した手法により、第１の配線群１の配線Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄと第２の配線群２の配線Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈの交差する場所に設けることができる。光応答性分子材料３は、例えば直径０．８〜１．０ｎｍ、長さ１０〜３０ｎｍ程度の円柱状のものとすることができるが、これに限定されない。しかも、光応答性分子材料３のフォトクロミック材料を複数個直列につなげることで光の応答性を高めることも可能である。
【００１６】
演算動作について説明すると、図１のような構成において、光応答性分子材料３は、波長Ｐｎｍの演算光を照射すると量子論的な確率で分子の抵抗率が変化し、立体交差する配線同士を導通状態にし、波長Ｑｎｍの演算光を照射すると量子論的な確率で分子の抵抗率が変化し、立体交差する配線同士を非導通状態にするように光スイッチとして動作する。この動作は可逆的に繰り返し行われる。
【００１７】
ここで、波長Ｐｎｍの演算光と波長Ｑｎｍの波長の演算光を図２（ａ）のようなタイミングで予め定めた位置の光応答性分子材料３に照射したとする。この時、光を受けた光応答性分子材料３は、量子論的な確率でスイッチとして動作する。これは、分子に比べて波長の長さの方が千倍程度大きいためである。
【００１８】
波長Ｐｎｍの演算光の照射を開始した時間Ｔ１でスイッチオンの動作が始まる。配線Ａ、Ｃでは１つの光応答性分子材料３に光が照射されているのでコンダクタンスはＴ１からＴ２までゆるやかに増加する。時間Ｔ２で光の照射がストップするため時間Ｔ３までコンダクタンスが一定に保たれる。時間Ｔ３で波長Ｑｎｍの演算光が照射されるためコンダクタンスはＴ３からＴ４までゆるやかに減少し、時間Ｔ４で光の照射がストップするため元の状態に戻る。
【００１９】
配線Ｂでは３つの光応答性分子材料３に光が照射されているのでコンダクタンスはＴ１からＴ２まで大きく増加する。時間Ｔ２で光の照射がストップするため時間Ｔ３までコンダクタンスが一定に保たれる。時間Ｔ３で波長Ｑｎｍの演算光が照射されるためコンダクタンスはＴ３からＴ４まで大きく減少し、時間Ｔ４で光の照射がストップするため元の状態に戻る。
【００２０】
配線Ｄではいずれの光応答性分子材料３にも光は照射されていないのでコンダクタンスはＴ１からＴ２まで変化しない。
【００２１】
本例では４つの配線よりなる配線群を例示したが、配線を複数束ねることによって、スイッチングした信号をアナログ信号に変換することが可能になる。しかも、照射する光を強くすればするほど、光のフォトン数が増すためにスイッチする光応答性分子材料の確率が大きくなる。すなわち、演算処理のための光量、入出力の信号量、全てにわたりアナログで信号処理が可能となり、アナログ信号のニューラル素子として動作させることができる。
【００２２】
次に、本発明を実施例によりさらに詳細に説明する。
【実施例１】
【００２３】
図３は、本発明の量子導電分子スイッチを用いたニューラル素子に係る実施例１の模式的な概念図であり、図４（ａ）は、波長３６５ｎｍの演算光と波長６００ｎｍの演算光を照射するタイミングを示す図、図４（ｂ）は、配線Ａ〜Ｄのコンダクタンスの時間的変化を表す図である。
【００２４】
このニューラル素子では、４本の並列配置されたナノスケールの導電性の配線Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄよりなる第１の配線群１１と、第１の配線群１１と立体的に交差する複数の並列配置された幅１０ｎｍの導電性材料である金からなる配線Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈよりなる第２の配線群１２とを有する。第１の配線群１１の各配線Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄと第２の配線群１２の各配線Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈとをその交差点においてそれぞれジアリールエテン（光応答性分子材料）１３が架橋している。
【００２５】
ジアリールエテン１３は、光の照射により抵抗率が量子論的な確率で変化し、波長３６５ｎｍの光を照射したときの状態と波長６００ｎｍの光を照射した時の状態とが可逆的に変化する。そして、ジアリールエテン１３は、波長３６５ｎｍの光を照射したときに配線間を導通状態とし、波長６００ｎｍの光を照射したときに配線間を非導通状態とする光スイッチの役割をする。さらに、このジアリールエテン１３は両末端にチオール基を持つ導電性高分子を結合させた構造にしてある。
【００２６】
導電性配線Ａ〜Ｈは、石英、透明アルミナ、窒化シリコンよりなる基板の両面に半導体微細加工技術を用いて形成した。ジアリールエテン１３は、末端のチオール基の硫黄と配線の金との間の強い相互作用による自己組織化を利用した手法により、直径１．０ｎｍ、長さ３０ｎｍの寸法のものを、基板に穿孔した部分（交差位置）に設けた。
【００２７】
ここで、波長３６５ｎｍの演算光と波長６００ｎｍの波長の演算光を図４（ａ）のようなタイミングで予め定めた位置にあるジアリールエテン１３に照射した。この時、光を受けたジアリールエテン１３は、量子論的な確率でスイッチとして動作した。
【００２８】
波長３６５ｎｍの演算光の照射を開始した時間Ｔ１でスイッチオンの動作が始まった。配線Ａ、Ｃでは１つのジアリールエテン１３に光が照射したのでコンダクタンスはＴ１からＴ２までゆるやかに増加した。時間Ｔ２で光の照射がストップさせると時間Ｔ３までコンダクタンスが一定に保たれた。時間Ｔ３で波長Ｑｎｍの演算光を照射するとコンダクタンスはＴ３からＴ４までゆるやかに減少し、時間Ｔ４で光の照射がストップさせると元の状態に戻った。
【００２９】
配線Ｂでは３つのジアリールエテン１３に光が照射させたのでコンダクタンスはＴ１からＴ２まで大きく増加した。時間Ｔ２で光の照射がストップさせると時間Ｔ３までコンダクタンスが一定に保たれた。時間Ｔ３で波長Ｑｎｍの演算光が照射させたためコンダクタンスはＴ３からＴ４まで大きく減少し、時間Ｔ４で光の照射がストップさせると元の状態に戻った。
【００３０】
配線Ｄではいずれのジアリールエテン１３にも光を照射しなかったのでコンダクタンスはＴ１からＴ２まで変化しなかった。
【００３１】
このように、本実施例の素子では、配線間のコンダクタンスは量子論的な確率で変わる。すなわち、光照射時の光量がアナログの演算量を示しているため、この素子から出力される信号は、重み付けされたアナログ量になる。しかも、例えば１００本の配線を１回路として装置を構成することで、高分解能のアナログ情報を出力することができる。
【実施例２】
【００３２】
次に、本発明における量子導電分子スイッチとニューラル素子との関係について実施例２により図５〜図８を参照して説明する。例えば、Ａ，Ｂ，Ｃの３入力とＩ，II，IIIの３出力のニューラル素子を考えた場合、ニューラル素子に入力された情報をニューラル素子に学習させた情報により３系統の出力に情報を割り振られる。図５は３入力３出力のニューラル素子の概念図である。図６に示すような半導体スイッチにより作られたニューラル素子では、Ａ，Ｂ，Ｃの入力情報とＩ，II，IIIの出力結果から各部分のスイッチのＯＮ，ＯＦＦを決める。この行為を学習とする。学習後に各スイッチで接続された配線パターンにより、Ａ，Ｂ，Ｃの入力からの情報をＩ，II，IIIの出力に振り分ける。この一連の動作により、図６のように配置したスイッチをニューラル素子として機能させる。
【００３３】
本実施例における３入力３出力のニューラル素子の概念図を図７に示す。本実施例では、入力及び出力配線それぞれを複数の光応答性分子（図中の黒丸）により接続している。本実施例では、図７におけるニューラル素子の学習は光照射（短波長光）によって行われる。ある学習内容を強く学習させたい時は、光の強度を上げて学習させたい部分に照射する。詳しく述べると、強い光ほどフォトン数が多くなるので、多くのフォトンが素子に照射されれば、励起される光応答性分子の数が多くなり、結果的に配線間の電流が流れやすくなる。しかも、本実施例では、異なる波長の光（長波長光）を照射することで、配線間の電流を流れにくくすることもできる。
【００３４】
図８は、実施例２における別のニューラル素子の構造の制御の様子を示す図である。本実施例では、光画像をニューラル素子に照射することで全てのスイッチを一度に制御することが可能となる。例えば、ニューラル素子に対して、正三角形の紫外光（３６５ｎｍ）を照射すると、光照射された光応答性分子の導電性が高くなり、図８の三角形の導電性の高い領域ができる。ただし、３６５ｎｍのエネルギーを持つフォトンが数ｎｍ領域の光応答性分子に衝突したときに光応答性分子の抵抗値が減少するために、照射領域の全ての光応答性分子が変化するのではなく確率的に反応が起こる。しかも、光の強度が強いほど光のフォトン数が多くなるので、光応答性分子に衝突する確率が高くなり、光照射領域の抵抗値は大きく減少する。そのため、本実施例では、複数回路を制御する情報を光画像としてニューラル素子に照射することで全ての回路の抵抗値を一度に変化させる。しかも、光の照射強度の形で抵抗値をアナログ的に変化させる。これらの動作を本実施例で行うことで、アナログ回路に制御を非常に高速に行うことができる。
【実施例３】
【００３５】
次に、実施例３について述べる。２種類の画像の比較を通常のコンピュータで行うには、多くの手順と時間が必要となる。しかし、人の脳は、たとえ傾き方が異なる同じ図形であっても、脳内で図形を回転させたりして一瞬で２種類の図形を比較する。このように図形の認識の情報処理を脳は容易に行うことができる脳内のニューロンの機能を参考にしたニューラル素子が求められている。
【００３６】
本発明は、光照射による抵抗値が変わる光応答性分子を図８に示すように用いたニューラル素子を提案するもので、この素子を用いたニューラルコンピュータを図９に示す。
図９のニューラルコンピュータの動作の一例について、図１０を用いて以下に説明する。まず、３６５ｎｍの光を出力するＧａＮ半導体レーザーアレイによりニューラル素子全ての光応答性分子を低抵抗値にしておく。そして、ＩｎＧａＡｓ半導体レーザーアレイで６００ｎｍ以上の光による学習画像を本実施例のニューラル素子に照射する。するとニューラル素子に図１０に示す学習画像を転写した抵抗値の分布が表れる。この学習画像が入力されたニューラル素子に対して、比較対象の画像を電圧分布としてニューラル素子に入力する。この時、学習画像と入力画像それぞれの座標に対応した抵抗値と電圧により、その座標の光応答性分子群を流れる電流値が導き出される。この各回路からの出力をＯＰアンプにより電流を積分して変換し電圧値として出力する。次に入力画像を回転させ、回転操作後に学習画像と比較して、この回転操作後の入力画像に対する電圧を得る。この値と回転操作前の値とを比較し、最低の電圧値を示す回転角を求める。この角度での回転処理した入力画像が最も学習画像に近いものとする。本実施例では、画像の比較処理をニューラル素子の回路を一回スキャンするだけで可能なため、画像処理時間が非常に短い。更に回転処理などの操作を加えたとしても、傾いた入力画像と学習画像の比較を高速に行うことができる。本実施例により、通常のコンピュータが苦手とする画像処理を容易に行うことが可能になる。
【実施例４】
【００３７】
次に、実施例４について述べる。単純に画像を比較する場合では、ＩｎＧａＡｓ半導体レーザーアレイで６００ｎｍ以上の光により学習画像を、３６５ｎｍの光を出力するＧａＮ半導体レーザーアレイにより入力画像を同時に図４のようなニューラル素子に照射する。照射後、ニューラル素子の抵抗値は、学習画像の光強度から入力画像の光強度を引いた値となる。例えば、学習画像が入力画像よりの大きい場合は抵抗値が大きくなり、逆の場合は抵抗値が小さくなる。以上説明した処理により、２種類の画像の比較を一瞬に行う。このようにして、通常のコンピュータが苦手とする画像の比較を容易に行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の量子導電分子スイッチを用いたニューラル素子の模式的な概念図である。
【図２】（ａ）は第１の所定波長の演算光と第２の所定波長の演算光を照射するタイミングを示す図、（ｂ）は配線Ａ〜Ｄのコンダクタンスの時間的変化を表す図である。
【図３】本発明の量子導電分子スイッチを用いたニューラル素子に係る実施例の模式的な概念図である。
【図４】（ａ）は波長３６５ｎｍの演算光と波長６００ｎｍの演算光を照射するタイミングを示す図、（ｂ）は配線Ａ〜Ｄのコンダクタンスの時間的変化を表す図である。
【図５】３入力３出力のニューラル素子の概念図である。
【図６】半導体スイッチにより作られた３入力３出力のニューラル素子の説明図である。
【図７】本発明による実施例２のニューラル素子を模式的に示す図である。
【図８】実施例２の別のニューラル素子を模式的に示す図である。
【図９】図８のニューラル素子を用いたニューロコンピュータを示す概念図である。
【図１０】図９のニューロコンピュータの動作説明図である。
【図１１】画像比較処理用のニューロコンピュータの構造を示す概念図である。
【符号の説明】
【００３９】
１、１１    第１の配線群
２、１２    第２の配線群
Ａ〜Ｄ、Ｅ〜Ｈ    配線
３、１３    光応答性分子材料（ジアリールエテン）
【図２】
0005252413.tif 000002
【図４】
0005252413.tif 000003
【図６】
0005252413.tif 000004
【図７】
0005252413.tif 000005
【図１】
0005252413.tif 000006
【図３】
0005252413.tif 000007
【図５】
0005252413.tif 000008
【図８】
0005252413.tif 000009
【図９】
0005252413.tif 000010
【図１０】
0005252413.tif 000011
【図１１】
0005252413.tif 000012