脳型集積システムのためのＧＴＯメモリスタ（延長）
代表研究者

木村睦

共同研究者

中

島康 彦

龍谷大学 先端理工学部 電子情報通信課程 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 研究調査の目的

I (mA)

人工知能は今後の社会の中心となる技術として期待
表 1. 我々の目指す脳型集積システム
されている。しかしながら、現在の人工知能は超高速・これまでの我々の目指す超大規模・超ハイスペックのノイマン型コンピュータで実脳型集積システム
人工知能
行される複雑・長大なソフトウェアであり、ハードウェアのノイマン型コンピュータでハードウェアレベルサイズが大型で消費電力も膨大となる。特に消費電力構成ソフトウェアとして動作から神経網を模倣
は、2050 年には全発電量の 60%にもなると試算されてお順次・同期
 動作  並列分散処理
り、人工知能の普及に致命的な制約となる。また、冗長高低 汎用性 構造を設けても基本的に全ての素子が異常なく動作していることが前提でロバスト性に劣る。
大型コンパクト サイズ そこで我々は、生体の神経回路に構造・動作・機能高低
 消費電力 の起源をもち、デバイスレベルから生体の神経回路を低高 ロバスト性 
再現するアナログニューラルネットワークを用いた脳型搭載できるものは個々の「モノ」に集積システムの研究を行っている（表 1）。電子デバイス
 搭載方法  自律型人工知能
限定的の微細化と 3 次元構造で人間の脳よりもコンパクトとなる。
さ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、ロボット・IoT センサ
ー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。
これまで我々は、素子レベルのハードウェアによるアナログニューラルネットワークの基礎研究を進めてきた[2-6]。
脳型集積システム実現に必要な課題は、下記の通りである。
(a) ニューロン素子とシナプス素子を多数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(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集積システムの 3 次元作製技術(a)については、ニューロン素子を 2 インバータ回路まで簡略化し、シナプス素子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。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、ニュー7繰り返し回数ラルネットワークの大規模化が可能となる(c)に関するものである。
Set
6I400thGTO Alアナログニューラルネットワークはニューロン素子とシナプス素300thV
5200th子から成り、脳型集積システムの実現には、微細化と 3 次元化
4100thAlが可能かつ可塑的な結合強度をもつ簡略構造のシナプス素子
31st2が必須である。
1
本研究調査の目的は、このシナプス素子を、我々が研究し0ている Ga-Sn-O（GTO)薄膜メモリスタで実現することにある。
-1
2018 年度は、2017 年度に確認した GTO 薄膜メモリスタ単体の-2Reset特性を、シナプス素子に応用・機能検証した。GTO 薄膜メモリ-3スタの単体で、スパッタプロセスの条件最適化で、安定したヒス-4テリシス特性（図１）と 10000 秒の保持特性・10000 回の繰り返し-5-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5特性という信頼性を実現することに成功した[7]。つぎに、大気V (V)圧ミスト CVD 法で成膜した GTO メモリスタの、ヒステリシス特性
図 1. GTO 薄膜メモリスタのヒステリシス特性
1
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を確認した。さらに、ニューラルネットワーク評価システムの初号機を完成した。2019 年度は、膜中酸素の含有量制御による多層化で、メモリスタ特性のさらなる向上を目的とする。

酸素濃度
高濃度
低濃度

AlIGZOAl

2 研究調査の方法・進め方

図 2. 多層化 IGZO 薄膜メモリスタのデバイス構造
30Set

I

IGZO Al20V
10th5thAl

10
I (mA)

我々は、並行して進めている In-Ga-Zn-O（IGZO：イグゾー）薄膜メモリスタで、膜中酸素の含有量制御による多層化で（図 2）、安定性の改善は必要だが、メモリスタ特性となるヒステリシスのさらなる向上が可能であることを確認している（図 3）。しかしながら、
IGZO 薄膜メモリスタはレアメタルの In を含むため、将来の人工知能の普及で多量の使用が現実となるとき、資源枯渇・材料供給の懸念がある。そこで、2019 年度に、これらの懸念のない我々が研究している GTO 薄膜[8,9]を用いたメモリスタにおいて、膜中酸素の含有量制御による多層化で、メモリスタ特性のさらなる向上を目指す。具体的には、GTO 薄膜を RF マグネトロンスパッタリング法で成膜するときにスパッタガスの酸素流量を制御したり、ミストCVD 法でキャリアガスの酸素流量を制御したりする。ともに成膜プロセスでの簡便な制御であり、生産性・コストへの影響はほとんどない。

1st0-10Reset-20-30-5 -4 -3 -2 -10 1V (V)2345図 3. 多層化IGZO薄膜メモリスタのヒステリシス特性

3 研究調査の結果・考察
3-1 RF マグネトロンスパッタリング法
RF マグネトロンスパッタリング装置（図 4）で、酸素分圧の異なる条件で 2層の GTO 薄膜を成膜して、2 層 GTO 薄膜メモリスタを作製し、メモリスタ特性を得ることに成功した（図 5）。いまのところ、400 回程度のヒステリシス再現性と 5.0 程度のオンオフ比を得ている。既に論文を投稿して出版されている[10]。メモリスタ動作の動作メカニズムについても考察し、電界により酸素イオンが移動し、酸素空孔密度の異なる酸素リッチ層と酸素プア層の配分により、コンダクタンス変化が誘起されていると推測している（図 6）。これ
らの値でもニューラルネットワークのシナプス素子として応用が可能であるが、現在はさらなる多層化など改善を図っている。

図 4. RF マグネトロンスパッタ装置

15HRS

10985R (k)I (mA)

Al

V=1V

11400th
250th
100th
50th
1stV

1012SetI

GTO Al076543-520-10-4(a) デバイス構造-3LRS

1Reset-2-10V (V)

12(b) メモリスタ特性

3401020Cycle(c) 繰返安定性

図 5. RF マグネトロンスパッタリング装置で作製した 2 層 GTO 薄膜メモリスタ

2
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30

+ + + + + +− − − − − −AlAlOOO-richO-rich

GTO

GTO

O-poorO-poorVOVOAl

Al− − − − − −+ + + + + +(a) セット動作(b) リセット動作

図 6. 2 層 GTO 薄膜メモリスタの動作メカニズム
3-2 ミスト CVD 法
ミスト CVD 装置（図 7）で GTO 薄膜を成膜して、単層 GTO 薄膜メモリスタを作製し、メモリスタ特性を得ることに成功した（図 8）。既に論文を投稿して出版されている[11]。やはり、メモリスタ動作の動作メカニズムについても考察し、RF マグネトロンスパッタリング装置で作製した 2 層 GTO 薄膜メモリスタと同様の挙動が、ミスト CVD 装置で作製 し た 単 層 GTO
Quartz
Dilution
薄膜メモリスタでも、tube
gas
Substrate
うまいぐあいに誘起されていると推測している。現在は、特Heater
Carriergas
性を 向上さ せる た噴霧器
液体ヒータ
Mist
石英管
め、多層化 GTO 薄振動子材料ー
Solution
膜メモリスタを作製することに着手してUltrasonic generator
いる。キャリアガスの流量制御による
図 7. ミスト CVD 装置
プロセス条件の最適化を図っている。
1E-2

1E+6V=1VSet

Reset

1E-3

HRS

1st1E-4
20th80nm

I (A)

GTO
AlR ()

Au
1E-5

1E+5

1E-6

Glass

1E-7

LRS

1E+4

1E-8-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1V (V)(a) デバイス構造

234560(b) メモリスタ特性

10Cycle(c) 繰返安定性

図 8. ミスト CVD 装置で作製した単層 GTO 薄膜メモリスタ

3
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20

3-3 機能確認
研究調査期間の研究開始のときは、RF マグネトロンスパッタ
リング・ミスト CVD 法により得られたそれぞれ最高性能の多層化 GTO 薄膜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予定であったが、中間報告のときに、多層化 GTO 薄膜メモリスタの評価には印加電圧の連続的制御が必要であることがわかり、ニューラルネットワーク評価システムに回路基板を追加することとなり、設計を完了し発注した。現在は、納品され検収も完了し（図 9）、今後は早急に前述の、RF マグネトロンスパッタリング・ミスト CVD 装置で作製した GTO 薄膜メモリスタを、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ってゆく。

4 研究調査の結論
脳型集積システムを実現するためのＧＴＯメモリスタの研究を行った。まず、RF マグネトロンスパッタリング装置で、酸素分圧の異図 9. 印加電圧の連続的制御の回路基板なる条件で 2 層の GTO 薄膜を成膜して、2 層 GTO 薄膜メモリスタを作製し、メモリスタ特性を得ることに成功した。メモリスタ動作の動作メカニズムについても考察し、電界により酸素イオンが移動し、酸素空孔密度の異なる酸素リッチ層と酸素プア層の配分により、コンダクタンス変化が誘起されていると推測している。次に、ミスト CVD 装置で GTO 薄膜を成膜して、単層 GTO 薄膜メモリスタを作製し、メモリスタ特性を得ることに成功した。さらに、ニューラルネットワークの機能確認として、多層化 GTO 薄膜メモリスタの評価には印加電圧の連続的制御が必要であることがわかり、ニューラルネットワーク評価システムに回路基板を追加することとなり、設計を完了し発注し納品され検収も完了した。現在は、RF マ
グネトロンスパッタリング装置で作製した GTO 薄膜メモリスタについては、さらなる多層化など改善を図っている。ミスト
CVD 装置で作製した GTO 薄膜メモリスタについては、特性を向上させるため、多層化 GTO 薄膜メモリスタを作製することに着手していて、キャリアガスの流量制御によるプロセス条件の最適化を図っている。

【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] Sumio Sugisaki, Tokiyoshi Matsuda, Mutsunori Uenuma, Toshihide Nabatame, YasuhikoNakashima, Takahito Imai, Yusaku Magari, Daichi Koretomo, Mamoru Furuta, and Mutsumi

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Kimura, Memristive Characteristic of an Amorphous Ga-Sn-O Thin-Film Device, ScientificReports, Vol. 9, 2757, Feb. 2019.
[8] 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.
[9] 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, May
2017.
[10] Ayata Kurasaki, Ryo Tanaka, Sumio Sugisaki, Tokiyoshi Matsuda, Daichi Koretomo, Yusaku
Magar, Mamoru Furuta, and Mutsumi Kimura, Memristive Characteristic of an Amorphous
Ga-Sn-O Thin-Film Device with Double Layers of Different Oxygen Density, Materials, Vol. 12,Issue 19, 3236, Oct. 2019.
[11] Yuta Takishita, Masaki Kobayashi, Kazuki Hattori, Tokiyoshi Matsuda, Sumio Sugisaki,Yasuhiko Nakashima, and Mutsumi Kimura, Memristor Property of an Amorphous Sn-Ga-O
Thin-Film Device deposited using Mist Chemical-Vapor-Deposition Method, AIP Advances, Vol.
10, Issue 3, 035112, Mar. 2020

〈発題

名AnalysisofCarrier
Mobilityin
Amorphous Metal-Oxide Semiconductor
Thin-Film Transistor using Hall Effect,
Kota Imanishi, Tokiyoshi Matsuda, andMutsumi Kimura
Influence of Characteristic Variation ofOxide Semiconductor and Comparison of
the Activation Function in Neuromorphic
Hardware, Hiroya Ikeda, Hiroki Yamane,
Yuta Takishita, Mutsumi Kimura, andYasuhiko Nakashima
Memristor Property of an Amorphous
Sn-Ga-O Thin-Film Device depositedusing Mist Chemical-Vapor-Deposition
Method,YutaTakishita,
Masaki
Kobayashi, Kazuki Hattori, Tokiyoshi
Matsuda, Sumio Sugisaki, YasuhikoNakashima, and Mutsumi Kimura
レアメタルフリー Ga-Sn-O 材料の薄膜トラン
ジスタへの応用, 松田 時宜, 梅田 鉄馬, 加藤 雄太, 西本 大貴, 杉崎 澄生純生, 古田守, 木村 睦
Memristive
CharacteristicofanAmorphous Ga-Sn-O Thin-Film Device
with Double Layers of Different Oxygen
Density, Ayata Kurasaki, Ryo Tanaka,
Sumio Sugisaki, Tokiyoshi Matsuda,
Daichi
Koretomo,
YusakuMagar,
Mamoru Furuta, and Mutsumi Kimura
Emerging
Applications
using
Metal-Oxide Semiconductor Thin-Film
Devices, Mutsumi Kimura
Neuromorphic
Systemwith
Crosspoint-type Amorphous Ga-Sn-O
Thin-Film
DevicesasSelf-Plastic

表資料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

IEEE Electron Device Lett.

To be published

NOLTA IEICE, Vol. 11, No.2, pp.
232-252

Apr. 2020

AIP Advances, Vol. 10, Issue 3,035112

Mar. 2020[招待論文] 電子情報通信学会論文
誌 C, Vol. J102-C, No.11, pp.
305-311

Nov. 2019

Materials, Vol. 12, Issue 19,3236

Oct. 2019[STAP Reviews] Jpn. J. Appl.
Phys., Vol. 58, No. 9, 090503

Sep. 2019

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

May 2019

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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
Neuromorphic System using Thin-Film
Devices as a Novel Computing System,
Mutsumi Kimura
薄膜デバイスを用いたニューロモーフィックシ
ステム －有機デバイスの可能性－, 木村 睦

薄膜デバイスを用いたリアルニューロモーフィ
ックシステム, 木村 睦
薄膜デバイスを用いたニューロモーフィックシ
ステム, 木村 睦
Brain-like Integrated System using
Thin-Film Devices, Mutsumi Kimura
Neuromorphic
ChipusingAOS
Thin-Film Devices, Mutsumi Kimura
Novel application using TFTs, Mutsumi
KimuraNeuromorphic System using Thin-Film
Devices, Mutsumi Kimura
Neuro-inspired System with Crossbar
ArrayofAmorphous
Metal-Oxide-Semiconductor
Thin-FilmDevices as Self-Plastic Synapse Units −Letter Recognition of Five Alphabets −,MutsumiKimura,Kenta
Umeda,
Keisuke Ikushima, Toshimasa Hori, RyoTanaka, Tokiyoshi Matsuda, Tomoya
Kameda, and Yasuhiko Nakashima
In-Ga-Zn-O Film Thickness Dependenceof Memristor Characteristic for Resistive
RandomAccessMemory,Kaito
Hashimoto, Ayata Kurasaki, Mutsumi
Kimura, and Tokiyoshi Matsuda
Ga-Sn-O Thin Film Synapse for NeuralNetwork,
Yuki
Shibayama,
DaikiYamakawa, Yuki Onishi, and Mutsumi
KimuraSynapse Elements in Neural Network
Based on Multilayer Cross-Point Device
using IGZO, Takumi Tsuno, Jumpei
Shimura, Atsushi Kondo, and Mutsumi
KimuraCrystal Growth of (Bi, La)4Ti3O12 Using aTwo Step Deposition Process, Homare
Yoshida, Yuta Miyabe, and Mutsumi
Kimuraニューラルネットワーク用 Ga-Sn-O 薄膜シナ
プス, 柴山 友輝, 山川 大樹, 大西 祐輝,[Keynote]
ISACIT 2019

Aug. 2019[招待講演]
高分子学会 有機エレクトロニクス研
究会[招待講演]
エレクトロニクス実装学会 第 34 回春季講演大会 特別シンポジウム「IoT によるフィジカル空間変革とAI 社会実装」
薄膜材料デバイス研究会 高知特別研究会[Invited]
The 8th RIEC InternationalSymposium on Brain Functions
and Brain Computer[Invited]
The 77th Fujihara Seminar, pp.
16-17[Invited]
IMID 2019, B65-3, pp. 653[Invited]
2019 ULSIC vs. TFT Conference2020 年 5 月

2020 年 3 月

2020 年 3 月

Feb. 2020

Oct. 2019
Aug. 2019
May 2019

The26thInternational
Conference
onNeuralInformation
Processing,
ICONIP 2019, Pt. II, LNCS
11954, pp. 481-491

Dec. 2019

IMFEDK 2019Nov. 2019

IMFEDK 2019Nov. 2019

IMFEDK 2019Nov. 2019

IMFEDK 2019Nov. 2019

薄膜材料デバイス研究会 第 16 回
研究集会, pp. 129-131

2019 年 11 月

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山根 弘樹, 中島 康彦, 木村 睦
アモルファス In-Ga-Zn-O 薄膜シナプスの可塑性, 山川 大樹, 柴山 友輝, 大西 祐輝,池田 裕哉, 中島 康彦, 木村 睦
Real Neuromorphic System using LSI
Chip and Thin-Film Devices, Mutsumi
Kimura, Keisuke Ikushima, Daiki
Yamakawa,Hiroki
Yamane,andYasuhiko Nakashima
Development of Two-Layered ReRAM
using Ga-Sn-O Thin Film, Ayata
Kurasaki, Sumio Sugisaki, Ryo Tanaka,
Tokiyoshi Matsuda, and Mutsumi
KimuraEvaluation of IGZO Synapses for
NeuromorphicSystems,
Daiki
Yamakawa, Yuki Shibayama, Hiroki
Yamane, Yasuhiko Nakashima, andMutsumi Kimura
Evaluation of Neuromorphic Hardware
using Cellular Neural Networks andOxide Semiconductors, Hiroya Ikeda,
Hiroki
Yamane,YukiShibayama,Mutsumi
Kimura,andYasuhikoNakashima

薄膜材料デバイス研究会 第 16 回研究集会, pp. 65-67

2019 年 11 月

ICONS 2019

July 2019

AM-FPD '19, P-25

July 2019

AM-FPD '19, P-22

July 2019

APDCM 2019

May 2019

FY 2019 RIEC Annual Meetingon
Cooperative
ResearchProjectsFeb. 2020

映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 ,IDY2019-74, pp. 29-32

2019 年 12 月

映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 ,IDY2019-73, pp. 25-28

2019 年 12 月

映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 ,IDY2019-72, pp. 21-24

2019 年 12 月

38thElectronicMaterials
Symposium, Fr2-04, pp. 267

Oct. 2019第 80 回応用物理学会秋季学術講演会, 20a-F211-7, pp. 19-026

2019 年 9 月

トップよりエッジを目指せ。, 木村 睦, 丸 幸弘

NewsPicks
https://newspicks.com/news/4749550/

2020 年 3 月

通過の電荷記憶 抵抗変化 ガリウム・スズ酸
化物 非晶質薄膜の特性発見, 木村 睦

刊工業新聞 2019 年 2 月 27 日

2019 年 2 月

Brain-like Integrated System using
Thin-Film Devices, Mutsumi Kimura
Ga-Sn-O 薄膜を用いた抵抗変化型メモリのメモリスタ特性の電極依存性, 橋本 快人, 倉崎彩太, 田中 遼, 杉崎 澄生, 角田 涼, 木村睦
2 段階堆積プロセスを用いた(Bi,La)4Ti3O12薄膜の結晶成長, 吉田 誉, 石崎 勇真, 宮部雄太, 木村 睦
ニューラルネットワークのための多層クロスポイ
ント型シナプス素子, 映像情報メディア学会,
津野 拓海, 近藤 厚志, 新村 純平, 田中遼, 山川 大樹, 柴山 友輝, 岩城 江津子,木村 睦
Neuromorphic System using an LSI Chipand -IGZO Thin-Film Devices, Mutsumi
Kimura, Keisuke Ikushima, Daiki
Yamakawa,
Hiroki
Yamane,andYasuhiko Nakashima
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 - 文字学習の動作
確認 -,木村 睦, 田中 遼, 山川 大樹, 柴山友輝, 池田 裕哉, 滝下 雄太, 中島 康彦

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