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2024/3/1 12：10-12：25
文部科学省と国立大学附置研究所・センター 個別定例ランチミーティング
第76回 東北大学 電気通信研究所 (オンライン)

⼈間性豊かなコミュニケーション実現に向けた研究

スピントロニクスの新概念エレクトロニクス応⽤
東北⼤学 電気通信研究所
⾦井 駿

2

研究・経歴
•略歴
平成元年 仙台市⽣まれ
平成19年 東北⼤学 ⼯学部 ⼊学
平成22年
〃卒業
平成23年 東北⼤学⼤学院 ⼯学研究科 修⼠課程 修了
平成26年〃博⼠課程 修了〃
東北⼤学 電気通信研究所 助教
令和4年 東北⼤学 電気通信研究所 准教授•研究︓スピントロニクスの新概念エレクトロニクス応⽤– 省エネルギな次世代メモリ• 不揮発性磁気抵抗ランダムアクセスメモリ– 省エネルギな次世代コンピューティング• スピントロニクス脳型コンピューティング• スピントロニクス確率論的コンピューティング• 固体スピン中⼼量⼦ビット

海外派遣 (いずれも東北⼤に在籍中)
IBM ワトソン研究所 平成24年• ⽂部科学省 卓越した⼤学院拠点形成⽀援事業「情報エレクトロニクスシステム教育研究拠点」(代表︓安達⽂幸名誉教授) スーパーインターンシップ
シカゴ⼤学・アルゴンヌ研究所 平成29〜30年• ⽂部科学省 研究⼤学強化促進事業 海外派遣事業• 丸⽂財団 交流研究助成• 電気通信研究所 若⼿教員海外派遣プログラム
主な国際交流派遣研究
シカゴ⼤学・アルゴンヌ研究所 平成30年〜• 固体中スピン中⼼を⽤いた量⼦ビットに関する研究(JSTさきがけ/学術振興会国際共同研究強化(B)など)
ヨーテボリ⼤学 平成30年〜• スピントロニクス脳型コンピューティング等の研究(学術振興会 海外連携研究など)
カリフォルニア⼤学サンタバーバラ校 平成31年〜• スピントロニクス確率コンピューティング(JST ASPIRE (代表︓深⾒俊輔教授)/さきがけなど)

3

スピントロニクスとは︖
代表的なデバイス/ハードウェア

RN
S

S
NS
NS
N

I
電気的性質(電荷)と磁気的性質(スピン)の同時利⽤→新現象・新機能性材料・⾼性能素⼦

MTJ(磁気トンネル接合) /不揮発性MRAM(磁気抵抗ランダムアクセスメモリ)

4

更に省エネなMRAMの実現に向けて 磁性半導体(In,Mn)As (5 nm)(Ga,Mn)As (4 nm)

 消費エネルギ
素⼦
動作⽅式
書き込みエネルギ
不揮発性(情報保持エネルギ)

MOS
電界
<1 fJ

X

MRAM
電流
<90 fJ MRAM向け材料
CoFeB/MgO
素⼦を横から⾒た図
電極

電界

不揮発性MRAMは
情報保持電力不要⇒省エネ

OV

MgO
(絶縁体)

<1 fJ

OIn

CoFeB
(金属磁性体)NInS

H. Ohno et al., Nature 408, 944 (2000).

キャリア誘起強磁性
電界で半導体中のキャリア濃度制御⇒磁性の電界制御

金属磁性体：
キャリア濃度が大きい⇒薄膜化(～1 nm)が必要

CoFeBS< ~1.3 nm

0+0.35 V/nm
0 V/m-0.35 V/nm

-20-400H (mT)

膜面垂直磁界

薄膜化

MgO
CoFeB

1.3 nm240S
N

RHall (m)N

RT

RHall (m)MgO

垂直磁化に比例

材料を横から⾒た図

垂直磁化に比例MRAM向け材料(CoFeB/MgO)の磁性の電界効果

21.2 nm0-2-6-4-20246

0H (mT)

膜面垂直磁界発見1 CoFeB/MgOの垂直磁化容易を実現
発見2 CoFeB/MgOの磁性の電界効果の観測
M. Endo, S. Kanai et al., Appl. Phys. Lett. 96, 212503 (2010). 【Top1%高被引用論文】

5

6

発⾒1の発展例︓垂直STT-MRAMの実⽤化
直径40 nmのCoFeB/MgO/CoFeB MTJ• 垂直磁化容易：以下の性能を同時に満たす• 高ＴＭＲ比 >100%• 低書き込み電流 ~ 49 A• 高熱安定性 ~10年の情報保持 標準構造
⾯内

垂直STT-MRAM

128 Mb. 7 Mb.
IEDM
2018

ISSCC
2019

1 Gb.

40 Mb.

40 Mb.

1 Gb.

IEDM
2019

IEDM
2019

IEDM
2019

IEDM
2019

高性能・低消費電力・高集積次世代メモリの基本構造
S. Ikeda, …, S. Kanai et al., Nature Mater. 9, 721(2010). 【3,721回引用, Top0.1%】

スマートウォッチ等に搭載7発⾒2の発展例︓世界最⼩電⼒量での磁性体メモリの書き換え

S. Kanai et al., Appl. Phys. Lett. 101, 022403(2012).【Top1%】
100pulse=1.8 ns

Vpulse=0.9 V

0H = 23 mT

R (k)

806040229

230time (s)231

磁気メモリとして世界最小エネルギ：
6.3 fJでの磁化書き換えの実現
S. Kanai et al., Appl. Phys. Lett. 108, 192406(2016). 【Top10%】

Switching energy (J/bit)

産業応用向け(スパッタリング成膜)
高性能垂直MTJで初めて電界方式による磁化反転を達成

1pE = 1.3 V/nm

100f
0.78 V/nm

10f
1f

10100

1k

10kRA (m2)

展望：半導体メモリ並の消費電力を持つMRAMの開発へ
様々なスピン素子の制御手法としての応用

100k

発⾒2の発展例︓脳型コンピューティング素⼦の制御

8

ヨーテボリ⼤学との共同研究(電気通信研究所 共同プロジェクト研究から発展)

ニューロンとシナプス

スピントロニクス脳型コンピューティング素⼦
シナプスニューロン

スピントロニクス脳型コンピューティング素子の電界による制御
H. Fulara, … S. Kanai et al., Nature Commun. 11, 4006 (2020). 【Top10%】
M. Zahedinejad, … S. Kanai et al., Nature Mater. 21, 81 (2021). 【Top1%】

新概念コンピューティングに対する最近の社会的ニーズ・動向
 Society5.0

⾃動運転、エッジAI、ロボット限られた消費電⼒・限られた規模での学習・最適化
ムーアの法則(演算能⼒が2倍/1.5年の速度で増⼤)の限界
2010年以降は>10倍/1.5年

 決定論的コンピューティング消費電⼒・規模が⼤きい(250 kW@AlphaGo(CPU/GPU))
⼩規模でも困難な最適化問題が存在学習や最適化問題に適したハードウェアが必要 ⾮ノイマン型コンピューティングハードウェア• アナログコンピューティング• 脳型コンピューティング+スピントロニクス• 確率論的コンピューティング+スピントロニクス• 量⼦コンピューティング+スピントロニクス
“0”

~kBT

“1”

|0

|1

Human ~ 20 W

Alpha go

CPU/GPU > 250,000 W
CPU/TPU ~ 1,000 W

9

10

スピントロニクス確率論的コンピューティング
不揮発性

確率性

MRAM

p-bit

“0”

35 = 5 x 7(4 p-bits)(Probabilistic bit)

“1”

“0”

熱揺らぎ

エネルギー障壁“1”945 = 63 x 15
(8 p-bits)

RMTJ (a.u.)０と１の間で絶えず揺らぐ０と１を安定に保持

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

Time averaged
output voltage (V)Time (s)5

確率動作スピン素⼦を⽤いた確率ビット(疑似量⼦ビット)からなる確率的ニューラルネットワークに量⼦アニーリングのアルゴリズムを適⽤し、因数分解を実証

432
10
1.6

1.8

2.0

Input voltage (V)2.22.4• 量⼦アニーリングマシンと同等な機能の室温での実現が期待
W. A. Borders et al., Nature 573, 390 (2019).

スピントロニクスp-bitハードウェアの実証例
 スピントロニクスp-bit+ マイクロコントローラ
最適化計算W. A. Borders et al., Nature(2019).

UCSBとの共同研究

11 プログラマブル半導体
 プログラマブル半導体＋スピントロニクスp-bit＋スピントロニクスp-bit
決定論と⽐較して⾼速・省エネ AI処理向けニューラルネットワーク

A. Grimaldi, K. Kobayashi, S. Kanai, etal., IEEE IEDM (2022).
(⼀部が修⼠学⽣の⻑期渡⽶による成果)

N. Singh, H. Kaneko, S. Kanai, et al.,IEEE IEDM (2023).
(⼀部が修⼠学⽣の渡⽶による成果)

展望：大規模化・さらなる多機能化に向けた高性能素子研究12
展望︓⼤規模化に向けた取り組みの⼀例(p-bitの100万倍⾼速化)
RMTJ (a.u.)

垂直磁化容易素子(実験結果)~数ミリ秒
010100万倍⾼速化

2030405060
W. A. Borders et al., Nature 573, 390 (2019).
Time (ms)

現代統計力学に基づいた高速素子の設計指針

p-bit(Probabilistic bit)
“0”

“1”

 経験則の定式化+設計指針の解明
S. Kanai et al., Phys. Rev. B 103, 094423 (2021). 【Top10%】０と１の間で絶えず揺らぐVMTJ (a.u.)

面内磁化容易素子(実験結果)~数ナノ秒
050 100 150 200 250 300 350 400
Time (ns)K. Hayakawa, S. Kanai et al., Phys. Rev. Lett. 126, 117202 (2021). 【Top1%】

13

量⼦情報研究 量子ビット研究と製品化
Intel: 49 bit (2018)https://newsroom.intel.com/

IBM: 50 bit (2017)https://www.research.ibm.com/ibm-q/

Google: 72 bit (2018)https://ai.googleblog.com/

 量子情報処理向け材料・構造

スピンが量⼦情報を担う

13

G. Popkin Science (2016).

14

固体中のスピン中⼼を⽤いた量⼦ビット 代表：ダイヤモンド窒素ー空孔(NV) 中心

 SiC（炭化シリコン）の空孔ー空孔(VV)中心
W. F. Koehl et al., Nature (2011).

6インチ SiC• 大口径ウェハが入手可能• ドーピングが容易
5 m
A. Gruber et al., Science (1997).

ダイヤモンド 新しい材料の探索：T2 (量子位相緩和時間)が重要

量子センシング・通信・計算

 近年T2は大規模計算により予測可能となった 計算時間：最大数日/材料材料探索に応用できない

実験

S. K. Liao et al., Nature (2017).

計算14新たな固体中量⼦ビットの探索
T2の代数解の発見
全核スピンに適用可能・瞬時にT2を予測可能
12,000を超える材料のT2予測
187

Os103

Au 191 Rh
Ir

197

41Ir

CCE with ni = 1.01020 cm-3

K

Ag

235

100

167

Gd

ErK

161

179

Hf
Nd

Dy

T2,i (ms)

53

Cr
14
N

Ti

87

95

Sr

91
Mg, Mo,Zr
40
K 85
Zn,97143
Mo 49
Rb
Nd, Ti43 153Eu
Ca 10
B
175
Lu
181
123
Sb,133Cs Ta
176
Lu50
V
138
La
180
Ta

67

10

187

Re,121Sb,Re,151Eu,
55
Mn

185

10.1

10015NOs,33S,21Ne,37Cl,131Xe
Ba,35Cl
171
Yb
Ni
199
Hg,77Se,29Si
137
Ba
207
Pb
111
Cd,195Pt,113Cd
613
LiC
123
2
H
129 Te9Xe125 115
Be
Te, Sn
117
75
SnAs
119
Sn
31
P 159 79
1769
O
Ga, Tb, Br
23
139
Na,63Cu,81Br
La
203
65
Tl
Cu
127
I
205
Tl 87
71
11Ga, Rb
B

201
Hg
101
Ru
61
47

149
Sm
177
Hf,147
Sm
73
Ge83

Kr

Yb,163Dy,105Pd,95Ru
169
Tm

39

145

25

T2,i  (|gi| Ii0.66)1.6

73

U157

 固体中量子ビット探索のガイドライン

W
89
Y

109

Gd

(電気通信研究所 若⼿教員海外派遣プログラム/⽂部科学省 研究⼤学強化促進事業から発展)183Ag

155

15

ni = 1.01020 cm-3Fe

107

189

135

209

Bi759

Co

113

In115
In 93

1|gi|

LiT2,i (ms)

193

57

シカゴ⼤との共同研究

103

He141
Pr
27Al,51V
45

19

F

1H

Sc

Nb165Ho

1010.1

1|gi| Ii 0.66

量子情報研究に適合する可能性が高い
未実証材料が多数存在することを示唆(スピントロニクス関連材料も)固体中量子ビット探索の新しいガイドライン

S. Kanai, et al., PNAS 119, e2121808119 (2022). 【Top1%】

G. Wolfowicz, … S. Kanai et al., NatureReviews Materials 6, 906 (2021).
【Top1%】

展望：理論予測した材料の実験実証(Impact Factor︓76.7(医学系を除き最⾼))15