脳型集積システムのための GTO メモリスタ
代表研究者

木村睦

共同研究者

中

島康彦

龍谷大学 理工学部 教授
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 客員教授
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 教授

1 研究の目的
人工知能は今後の社会の中心となる技術として期表 1. 我々の目指す脳型集積システム
待されている[1]。しかしながら、現在の人工知能は、これまでの超ハイスペックのノイマン型コンピュータで実行さ我々の目指す脳型集積システム
人工知能れる複雑なソフトウェアで、ハードウェアのサイズが大型で消費電力も膨大となる。 また、冗長構造をノイマン型コンピュータでハードウェアレベル構成設けても基本的に全ての素子が異常なく動作していソフトウェアとして動作から神経網を模倣ることが前提でロバスト性に劣る。特に、消費電力
順次・同期
× 動作  並列分散処理
は、2025 年には全発電量の 20%で、2050 年には 60%
高低 汎用性 ×にもなると試算されており、人工知能の普及に致命的な制約となる。
大型コンパクト× サイズ そこで我々は、デバイスレベルから生体の神経回高低× 消費電力 
路の構造・動作・機能を再現するアナログセルラニ
低高ューラルネットワークを用いた脳型集積システムの× ロバスト性 研究を行っている（表１）。電子デバイスの微細化と搭載できるものは個々の「モノ」に搭載方法 ×3 次元構造で人間の脳よりもコンパクトとなる。さ
限定的
自律型人工知能らに並列分散処理で個々の素子の動作速度を抑制しつつ全体の動作速度を維持し、非同期型でクロック信号も不要となり、消費電力が大幅に低減できる。また、全体に機能が分散されるため、一部の素子の故障に対し、ロバスト性も期待される。研究の最終目標は、IoT センサーやロボットへ搭載可能な超小型・超低消費電力・ロバストな人工知能を実現することである。
脳型集積システムを実現するためには、図 1 に示すセルラニューラ
ルネットワークを構成するニューロンの簡略化と、微細化と 3 次元構造が可能かつ可塑的な結合強度をもつシナプス素子が必要である。
我々はこれまで、素子レベルのハードウェアによるニューラルネットワークの基礎研究を進めてきた。必要とされる開発課題は、下記のとおりである。
(a) 多数のニューロンとシナプスを集積化するための構造簡略化(b) ハードウェアに適したネットワーク構成の提案
図 1. セルラニューラルネットワーク(c) 素子レベルのハードウェアによるニューラルネットワークとして脳型 3 次元集積システムの作製技術(a)については、ニューロンを 2 インバータ回路まで簡略化し、シナプスを可変コンダクタンス素子や電界効果トランジスタまで簡略化することに成功した。(b)については、隣接するニューロンだけに接続するセルラニューラルネットワークで動作検証に成功した[2-6]。現時点では簡単な論理の学習や文字認識であるが、大規模化により様々な機能の実現が期待できると考えている。本研究調査は、最後の開発課題である(c)に関するものであり、その目的は、シナプスを、我々が研究している Ga-Sn-O（GTO)[7-9]を用いた薄膜メモリスタで実現することにあり、ニューラルネットワークの大規模化が可能となる。

2 方法
本研究調査に先立ち、我々は、図 2 に示すような GTO 薄膜を Al 電極で挟んだだけの構造の GTO 薄膜メモリ
スタを作製してきた。ここでは、GTO 薄膜は RF マグネトロンスパッタで成膜し、そのプロセス条件は、セラミックターゲットの組成 Ga:Sn=1:3、スパッタガスの流量比 Ar:O2=20:1 sccm、プラズマパワー 60 W、基板温度 室温、膜厚 30 nm であった。この GTO 薄膜メモリスタは、図 3 に示すようなメモリスタ特性を現すことを発見した。また、図 4 に示すように、高抵抗と低抵抗の繰り返し特性についても安定していることを確認した[10]。この構造は、極めて単純なものであり、3 次元構造実現に適している。さらに、定常的な電流を流さなくともシナプスの結合強度に対応した抵抗値を記録しており、低消費電力でもある。しかしながら、メモリスタ特性に対する材料やプロセスの最適化はなされていなかった。抵抗値の書き込み・リセット動作を効率良く行うにはヒステリシス特性が必要であり、現在のヒステリシス特性のさらなる改善が課題であった。また、長期の繰返特性の確認・作製方法の見直しなども検討すべきであった。

図 2. GTO メモリスタの構造

図 3. GTO メモリスタのヒステリシス特性

図 4. 抵抗状態の繰返安定性

2-1 GTO メモリスタの長期の繰返安定性
本研究調査では、まず、同じく RF マグネトロンスパッタ（図 5）で GTO 薄膜を成膜した GTO メモリスタの、長期の抵抗状態の繰返安定性を評価した。
2-2 大気圧ミスト CVD 法で成膜した GTO メモリスタ
材料組成の最適化や低コスト化が期待される大気圧ミスト CVD法（図 6）で GTO 薄膜を成膜した GTO メモリスタを作製した。
2-3 ニューラルネットワークでの機能確認
ニューラルネットワーク評価システムを構築し、上記の GTO メモリスタをニューラルネットワーク評価システムに実装し、シナプス素子の機能確認を行う。

図 5. RF マグネトロンスパッタ装置

3 結果
3-1 GTO メモリスタの長期の繰返安定性
RF マグネトロンスパッタで GTO 薄膜を成膜した GTO メモリスタの、長期の抵抗状態の繰返安定性を、図 7 に示す[11]。高抵抗状態と低抵抗状態の抵抗値の差は徐々に縮まってゆ図 6. ミスト CVD 装置
くものの、10000 回程度まではある程度の高抵抗状態と低抵抗状態の抵抗値の差がみられることを確認した。これは、ニューラルネットワークへの応用としては、十分な特性である。

図 12. 研究調査の将来計画【参考文献】[1] 木村 睦, 搭載!! 人工知能, 電気書院, 2016 年 5 月.
[2] Mutsumi Kimura, Tomoaki Miyatani, Yusuke Fujita, and Tomohiro Kasakawa, Apoptotic
Self-Organized Electronic Device using Thin-Film Transistors for Artificial Neural Networks
with Unsupervised Learning Functions, Jpn. J. Appl. Phys., Vol. 54, No. 3S, 03CB02, Feb. 2015.
[3] Mutsumi Kimura, Ryohei Morita, Sumio Sugisaki, Tokiyoshi Matsuda, Tomoya Kameda, andYasuhiko Nakashima, Cellular Neural Network formed by Simplified Processing Elementscomposed of Thin-Film Transistors, Neurocomputing Vol. 248, pp. 112-119, March and July 2017.
[4] Mutsumi Kimura and Tokiyoshi Matsuda, Neuromorphic Application of Oxide Semiconductors,
ECS Trans., Vol. 79, No. 1, pp. 169-175, May 2017.
[5] Mutsumi Kimura, Hiroki Nakanishi, Nao Nakamura, Tomoharu Yokoyama, Tokiyoshi Matsuda,Tomoya Kameda, and Yasuhiko Nakashima, Simplification of Processing Elements in Cellular
Neural Network, J. Electrical Engineering and Electronic Technology, Vol. 6, Issue 1, Apr. 2017.
[6] Mutsumi Kimura, Yuki Koga, Hiroki Nakanishi, Tokiyoshi Matsuda, Tomoya Kameda, andYasuhiko Nakashima , In-Ga-Zn-O Thin-Film Devices as Synapse Elements in a Neural Network,IEEE J. Electron Devices Society, Vol. 6, Issue 1, pp. 100-105, Dec. 2017.
[7] Tokiyoshi Matsuda, Kenta Umeda, Yuta Kato, Daiki Nishimoto, Mamoru Furuta, and Mutsumi
Kimura, Rare-Metal-Free High-Performance Ga-Sn-O Thin Film Transistor, Scientific Reports,Vol. 7, 44326, March 2017.
[8] Tokiyoshi Matsuda, Ryo Takagi, Kenta Umeda, and Mutsumi Kimura, Room-Temperature
Fabrication of Ga-Sn-O Thin-Film Transistors, Solid State Electronics, Vol. 134, pp. 19–21, May2017.
[9] Tokiyoshi Matsuda, Mutsunori Uenuma, and Mutsumi Kimura, Thermoelectric Effect ofAmorphous Ga-Sn-O Thin Film, Jpn. J. Appl. Phys., Vol. 56, No. 7, 070309, June 2017.
[10] Sumio Sugiski, Ayata Kurasaki, Ryo Tanaka, Tokiyoshi Matsuda, and Mutsumi Kimura, RoomTemperature Fabrication of Resistive Random Access Memory, AM-FPD '18, P-35, July 2018.
[11] Sumio Sugisaki, Tokiyoshi Matsuda, Mutsunori Uenuma, Toshihide Nabatame, YasuhikoNakashima, Takahito Imai, Yusaku Magari, Daichi Koretomo, Mamoru Furuta, and Mutsumi
Kimura, Memristive Characteristic of an Amorphous Ga-Sn-O Thin-Film Device, ScientificReports, Vol. 9, 2757, Feb. 2019[12] Yuta Takishita, Sumio Sugisaki, Masaki Kobayashi, Kazuki Hattori, Tokiyoshi Matsuda,Yasuhiko Nakashima, and Mutsumi Kimura, Memristive Characteristic of an Amorphous

Ga-Sn-O Thin-Film Device deposited using Mist Chemical-Vapor-Deposition Method, SomeJournal, submitted.

〈発題名Emerging
Applications
usingMetal-Oxide Semiconductor Thin-Film
Devices, Mutsumi Kimura
Neuromorphic
Systemwith
Crosspoint-type Amorphous Ga-Sn-O
Thin-Film
DevicesasSelf-Plastic
Synapse Elements, Mutsumi Kimura,
Kenta Umeda, Keisuke Ikushima,
Toshimasa Hori, Ryo Tanaka, Junpei
Shimura, Atsushi Kondo, Takumi Tsuno,
Sumio Sugisaki, Ayata Kurasaki, Kaito
Hashimoto,Tokiyoshi
Matsuda,Tokiyoshi
Kameda,andYasuhikoNakashima
MemristiveCharacteristicofanAmorphous Ga-Sn-O Thin-Film Device
depositedusing
Mist
Chemical-Vapor-Deposition Method, Yuta
Takishita, Sumio Sugisaki, Masaki
Kobayashi, Kazuki Hattori, Tokiyoshi
Matsuda, Yasuhiko Nakashima, andMutsumi Kimura,Brain-like Integrated System using
Thin-Film Devices, Mutsumi Kimura
Research and Applications of Amorphous
Metal-Oxide Semiconductor Devices In-Ga-Zn-O and Ga-Sn-O Thin-Film
Devices -, Mutsumi Kimura, Toshio
Kamiya, Tokiyoshi Matsuda, Kenta
Umeda, Asuka Fukawa, and YasuhikoNakashima
NeuromorphicHardwareusingSimplified Elements and Thin-Film
Semiconductor
Devices,
MutsumiKimura,アモルファス金属酸化物半導体の研究開発とエレクトロニクス・エナギーハーベス
ト・ニューロモーフィックデバイスへの新規応用, 木村 睦
Amorphous Metal-Oxide Semiconductors
and Novel Applications,MutsumiKimura
酸化物半導体デバイスのニューロモーフィ
ック応用, 木村 睦
アモルファス金属酸化物半導体を用いたニューロモーフィックシステム, 木村 睦
Brain-Type Integrated System using
Thin-Film Devices, Mutsumi Kimura

表資料〉

掲載誌・学会名等

発表年月[Invited Review]
Jpn. J. Appl. Phys., Vol. 58, No.
9, 090503

Sep. 2019

ECS Trans., Vol. 90, Issue 1, pp.
157-166

May 2019-submitted[Keynote]
IC-LYCS 2019

Mar. 2019[Invited]
ICDT 2018

Apr. 2018[Invited]
YUN-NAIST Summer Workshop

July 2018[Invited]
平成 30 年度 半導体エレクトロニ
クス部門委員会 第 1 回研究会

2018 年 7 月[Invited]
SID Taipei Chapter, Student
Branch[Invited]
第 2 回酸化物半導体討論会[Invited]
新世代コンピューティングシンポ
ジウム/第 8 回電子光技術シンポ
ジウム[Invited]Compass for Next-Gen ICT, FY
2018 RIEC Annual Meeting on
Cooperative Research Projects

Aug. 20182018 年 10 月
2019 年 1 月

Feb. 2019

Brain-like Integrated System using
Thin-Film Devices, Mutsumi Kimura
Neuromorphic System using Thin-FilmDevices, Mutsumi Kimura
Novel application using TFTs, Mutsumi
KimuraDevelopment of Memristor Characteristic
Device using In-Ga-Zn-O Thin Film,
Ayata Kurasaki, Sumio Sugisaki, Ryotanaka, Mutsumi Kimura, and Tokiyoshi
MatsudaIn-Ga-Zn-O Thin Film Synapse in Neural
Network Using LSI, Yuki Shibayama,
Daiki Yamakawa, Mutsumi Kimura, andYasuhiko Nakashima
Multilayer Cross-point Device using
IGZO as Synapses in Artificial NeuralNetworks, Atsushi Kondo, Mutsumi
Kimura, and Tokiyoshi Matsuda
Multilayer Cross-point Synapse using
Ga-Sn-O Thin Films in Neural Network,
Jumpei Shimura, Keisuke Ikushima,Mutsumi
Kimura,andTokiyoshi
MatsudaEvaluation of GTO Film deposited using
MistCVD Method, Yuta Takishita, Ryugo
Kimura,andOkamoto,
MutsumiTokiyoshi Matsuda
Cellular Neural Network using IGZO
Thin Film as Synapses and LSI as
Neurons,
Daiki
Yamakawa,
Yuki
Shibayama, Hiroki Yamane, YasuhikoNakashima, and Mutsumi Kimura
Room Temperature Fabrication ofResistive Random Access Memory, Sumio
Sugiski, Ayata Kurasaki, Ryo Tanaka,
Tokiyoshi Matsuda, and Mutsumi
KimuraResearch and Development of Ga-Sn-O
Thin Films for Application to NeuralNetworks, Keisuke Ikushima, Junpei
Shimura, Tokiyoshi Matsuda, Mutsumi
Kimura, Hiroki Yamane, and YasuhikoNakashima
Hopfield Neural Network with Variable
Resistance Synapses using Amorphous
Metal-Oxide Semiconductor Thin-Film
Devices, Mutsumi Kimura, Kenta
Umeda, Keisuke Ikushima, Toshimasa
Hori, Ryo Tanaka, Tokiyoshi Matsuda,
TomoyaKameda,andYasuhikoNakashima
Development and Evaluation of Letter
Reproduction System using Cellular
NeuralNetworkandOxide
Semiconductor Synapses, Hiroki Yamane,
MutsumiKimura,andYasuhikoNakashima
Hopfield

NeuralNetworkwith[Invited]The
6thInternationalSymposium on Brainware LSI、
pp. 1
[Invited]
2019 ULSIC vs. TFT Conference[Invited]
IMID 2019

Mar. 2019
May 2019
Aug. 2019, to be published

IMFEDK 2018, pp. 50-51

June 2018

IMFEDK 2018, pp. 54-55

June 2018

IMFEDK 2018, pp. 58-59

June 2018

IMFEDK 2018, pp. 62-63

June 2018

IMFEDK 2018, pp. 68-69

June 2018

AM-FPD '18, P-34

July 2018

AM-FPD '18, P-35

July 2018

AM-FPD '18, 4-3

July 20182018 International Symposiumon Nonlinear Theory and its
Applications, NOLTA 2018, pp.
106-109

Sep. 20182018 International Symposiumon Nonlinear Theory and its
Applications, NOLTA 2018, pp.
114-117

Sep. 2018

TheDec. 2018

25thInternational

Double-layer Amorphous Metal-Oxide
Semiconductor Thin-Film Devices as
Crosspoint-type Synapse Elements andWorking
ConfirmationofLetter
Recognition, Mutsumi Kimura, Kenta
Umeda, Keisuke Ikushima, Toshimasa
Hori, Ryo Tanaka, Tokiyoshi Matsuda,
TomoyaKameda,andYasuhikoNakashima
IGZO を用いたセルラニューラルネットワ
ーク -酸化物半導体シナプス評価と文字学習実験-,山川 大樹, 柴山 友輝, 山根 弘樹,
中島 康彦, 木村 睦
レアメタルレス Al/Ga-Sn-O/Al セル構造抵
抗変化型メモリの開発, 杉崎 澄生, 倉崎彩太, 田中 遼, 松田 時宜, 木村 睦
ニューラルネットワークに応用するためのGa-Sn-O 薄膜の研究開発, 生島 恵典, 新村純平, 松田 時宜, 山根 弘樹, 中島 康彦,
木村 睦
Evaluation of Letter Reproduction
System using Cellular Neural Networkand Oxide Semiconductor Synapses byLogic Simulation, Hiroya Ikeda, Hiroki
Yamane, Yuki Shibayama, Mutsumi
Kimura, and Yasuhiko Nakashima
Development of Rare Metal Free
Al/Ga-Sn-O/Al Cell Structure Switching
Resistance Memory, Sumio Sugisaki,
Ayata Kurasaki, Ryo Tanaka, Tokiyoshi
Matsuda, and Mutsumi Kimura
Simultaneous Fabrication of Thin Film
Transistor and Switching Resistance
Memory using GTO Thin Film, SumioSugisaki, Ayata Kurasaki, Kenta Tanino,
Ryo Tanaka, Tokiyoshi Matsuda, andMutsumi Kimura
Evaluation of Neuromorphic Hardware
using Cellular Neural Networks andOxide Semiconductors, Hiroya Ikeda,
Hiroki Yamane,
Yuki Shibayama,
MutsumiKimura,andYasuhikoNakashima
Real Neuromorphic System using LSI
Chip and Thin-Film Devices, Mutsumi
Kimura, Keisuke Ikushima, DaikiYamakawa,
HirokiYamane,andYasuhiko Nakashima
Ga-Sn-O 薄膜を用いた二層構造抵抗変化型メモリの開発, 倉崎 彩太, 杉崎 澄生, 田中遼, 木村 睦
ミスト CVD 法による GTO 薄膜を用いたデバイス, 滝下 雄太, 杉崎 澄夫, 是友 大地,曲 勇作, 古田 守, 松田 時宜, 木村 睦
酸化物半導体を用いた多重構造のクロスポ
イント型シナプス, 近藤 厚志, 田中 遼, 津野 拓海, 杉崎 澄生, 生島 恵典, 山川 大樹, 柴山 友輝, 新村 純平, 木村 睦
Ga-Sn-O 薄膜を用いたニューラルネットワ
ークの文字認識, 新村 純平, 生島 恵典, 田Conferenceon
NeuralInformation
Processing,
ICONIP 2018, Pt. VII, LNCS
11307, pp. 637-646

薄膜材料デバイス研究会 第 15 回研究集会, pp. 57-59

2018 年 11 月

薄膜材料デバイス研究会 第 15 回研究集会, pp. 80-83

2018 年 11 月

薄膜材料デバイス研究会 第 15 回研究集会, pp. 179-181

2018 年 11 月

CANDAR '18, pp. 145

Nov. 2018

IDW '18, pp. 361-363

Dec. 2018

ITC 2019, pp. 78-79

Mar. 2019

APDCM 2019

May 2019

ICONS 2019

Jul. 2019, to be presented

映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 ,IDY2018-56, pp. 9-12

2018 年 12 月

映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 ,IDY2018-57, pp. 13-16

2018 年 12 月

映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 ,IDY2018-61, pp. 41-44

2018 年 12 月

映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 ,IDY2018-62, pp. 45-48

2018 年 12 月

中 遼, 山川 大樹, 近藤 厚志, 柴山 友輝,
津野 拓海, 中島 康彦, 木村 睦
脳型集積システムのための IGZO 薄膜シナプス, 柴山 友輝, 山川 大樹, 生島 恵典,杉崎 澄生, 木村 睦, 中島 康彦
局所学習則と薄膜デバイスを用いるリアル
ニューロモーフィックシステム, 木村 睦,生島 恵典, 杉崎 澄生, 田中 遼, 山川 大樹, 山根 弘樹, 池田 裕哉, 中島 康彦
非結晶酸化物半導体を記憶素子として用いたニューロモロフィックデバイス, 杉崎 澄
生, 倉崎 彩太, 田中 遼, 滝下 雄太, 松田時宜, 中島 康彦, 木村 睦

映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 ,IDY2018-63, pp. 49-52

2018 年 12 月

第 66 回応用物理学会春季学術講演会, 11p-W810-13, pp. 18-024

2019 年 3 月

第 66 回応用物理学会春季学術講演会, 12a-PA4-2, pp. 18-030

2019 年 3 月