入力用2Dコンデンサ

キング・アブドラ科学技術大学 (KAUST) のチームは、電荷結合素子 (CCD) イメージ センサーのコア構造を適応および強化して、光によってプログラムできる感光性メモリー デバイスを作成しました。 特に、研究チームは、CCD センサーの電荷蓄積ピクセルを支える半導体コンデンサー (MOSCAP) 構造に二次元材料 MoS2 を埋め込みました。

Al/Al2O3/MoS2/Al2O3/Si MOSCAP 構造は、可視光に敏感で、光学的にプログラムして電気的に消去できる電荷トラップ「インメモリ」センサーとして機能します。

「インメモリ光センサーは、光センシング、ストレージ、計算など、従来は個別だった複数のデバイスの役割を一度に実行できるスマートな多機能メモリデバイスです」と、電気・コンピュータ工学部助教授のナゼック・エル・アタブ氏は述べています。 KAUST およびスマート、アドバンスト メモリ デバイスおよびアプリケーション ラボの主任研究員。

「私たちの長期的な目標は、さまざまな刺激を検出して計算できるメモリ内センサーを実証できるようにすることです」と彼女は述べた。 「これにより、メモリの壁が克服され、消費電力を削減してより高速かつリアルタイムのデータ分析が可能になります。これは、モノのインターネット、自動運転車、人工知能などの多くの未来的で最先端のアプリケーションでの要件です。とりわけ。」

青色から赤色のスペクトル領域のいずれかの波長を有する光を用いた実験は、光生成電荷が非常に長い保持時間で捕捉または蓄積できることを示しています。 結果として生じる >2V の「メモリ ウィンドウ」電圧は、+/-6V 信号を印加することで電気的に消去されるまで、最長 10 年間保存できます。 また、何百万サイクルにもわたって動作します。

研究の最終的な目的は、コンピューティング機能を備えた光センシングとストレージを実行できる単一の光電子デバイスを作成することです。

MoS2 MOSCAP 構造とニューラル ネットワークを組み合わせることで、研究チームは単純な 2 値画像認識を実行でき、犬と自動車の画像を 91% の精度で区別できることを示しました。 各画像のサイズは 32 × 32 ピクセルで、デバイスのピーク感度に対応するため、画像から青色の情報のみが抽出されました。

研究者のダヤナンド・クマール氏は、「現在のメモリデバイスは光学的にプログラムできるが、電気的に消去する必要がある」と述べた。 「将来的には、完全に光学的に操作できるインメモリ光学センサーを研究したいと考えています。」

研究チームはまた、黒リンを使用して、ニューロモーフィック コンピューティング アプリケーション向けに脳のニューロンを模倣する光電子メムリスティブ シナプスを作成しています。

この多層デバイスは、白金の下層と銅の上層の間に挟まれた黒リンと酸化ハフニウムの薄層で構成されています。 これは、光電子メモリスタ、つまり可視光によって電気抵抗をプログラムできる抵抗器として動作します。

実験によると、長期的な増強（信号出力の長期的な増加）、長期的な抑制（信号出力の長期的な減少）、短期的な可塑性（応答の変化）など、非常に安定したシナプスの特徴を提供します。時間とともに）。

研究チームはこれらのデバイスから6×6のシナプスアレイを構築し、将来的にはより大きなアレイが生体模倣網膜の実現に役立つことを期待している。 重要なのは、このデバイスは溶液処理によってコスト効率よく製造でき、曲げ半径 1 cm で安定した動作を実現する柔軟性を備えているため、ウェアラブル アプリケーションの可能性を提供します。

DOI: 10.1038/s41377-023-01166-7

www.kaust.edu.sa