IoT×AI時代に欠かせない情報記録・処理素子

図1:記録容量を8倍以上にする超多値記録技術

図2:ナノ情報記録素子列(韓国KAISTとの共同研究成果)

 IoT(モノのインターネット)の進展に伴い、現在より桁違いに膨大なデータがセンサーより収集されます。インターネットに上げられたビッグデータを記録と高速処理する必要があります。我々は、現在主流であるフラッシュメモリの後継者と言われている相変化情報記録素子の高信頼性、大容量化、高速化と低消費電力化に注目しています。また、カルコゲナイド材料におけるアモルファスと結晶間の相変化や酸化物における導電率の高いフィラメントの形成・消失現象を用い、今後のAI(人工知能)時代で大活躍する脳型計算機の作製に必要な人工シナプスを研究しています。
 図1は窒素添加Sb2Te3を用いて実現した超多値記録です。最初に窒素添加Sb2Te3層全体はアモルファス状態でしたが、プログラミング電流を少しずつ上げていきますと、ジュール加熱によりSb2Te3層の結晶化が進みます。漸進的な結晶化に伴い、素子抵抗が少しずつ下がってきます。従来の記録素子の8倍以上の情報を記録できる超多値記録の実現に成功しました。
 本研究グループは、海外の名門大学韓国の科学技術院KAIST、シンガポールの南洋理工大学(NTU)と中国の電子科技大学UESTC等と国際共同研究を行っています。図2はKAISTとの共同研究成果です。記録素子の大きさはわずか30nm程度で、情報記録密度は207Gb/in.2となります。また、NTUとUESTCの研究者と共同研究を行い、AIに応用可能な超低消費電力の脳型計算機に必要なシナプス素子に関する先進的研究を展開しています。

准教授 尹 友
  • Y. Yin, “Phase-change materials and memory devices for IoT application”, The IEEE 12th International Conference on ASIC (ASICON 2017), Guiyang, China (Oct. 2017). (招待講演)
  • Y. Yin, S. Iwashita, S. Hosaka, T. Wang, J. Li, Y. Liu, and Q. Yu, “Ultra-multiple and reproducible resistance levels based on intrinsic crystallization properties of Ge1Sb4Te7 film”, Appl. Surf. Sci., 369, 348-353 (2016).
  • B. Mun, B. You, S. Yang, H. Yoo, J. Kim, W. Park, Y. Yin, M. Byun, Y. Jung, and K. Lee, “Flexible one diode-one phase change memory array enabled by block copolymer self-assembly”, ACS Nano, 9, 4120-4128 (2015). (国際共同研究)
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