コンピューティング
潜在的強誘電性 – それは何か、そしてコンピューティングをどのように変える可能性があるか？
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低消費電力トランジスタ
コンピューティングは主にシリコン・トランジスタによって行われます。これらは今日のほとんどのコンピュータの不可欠な部品ですが、動作時に多くのエネルギーを消費します。
別のタイプの半導体部品はFET: 電界効果トランジスタです。このタイプのトランジスタは電界を利用して半導体内の電流を制御し、シリコン・トランジスタに比べてはるかに少ない電力で動作します。現在、最も広く使用されている電界効果トランジスタはMOSFET（金属酸化物半導体電界効果トランジスタ）です。
ペンシルベニア州立大学とミネソタ大学の研究者は、FETs: 潜在的強誘電性を探求しています。
潜在的強誘電性とは、一時的で散在した分極の特性であり、材料が強誘電性になる可能性を持っているが、少しの刺激が必要であるかのような状態です。
これは、従来の二進法コンピューティングではなく、脳の働きを模倣しようとするニューロモルフィック・コンピューティングに非常に有用です。このような手法は、はるかに少ないエネルギーでデータを保存でき、宇宙空間のような過酷な環境にも対応できます。
研究者らは、Nature Communication にて、タイトル “Multifunctional 2D FETs exploiting incipient ferroelectricity in freestanding SrTiO3 nanomembranes at sub-ambient temperatures” と題した論文を発表しました1。
潜在的強誘電性とは何か？
強誘電性は、特定の材料が自発的な電気分極を持ち、外部電場を加えることでその分極を反転させることができる特性です。
この特性は、誘電体コンデンサに比べて物理的サイズが小さい強誘電コンデンサの製造に一般的に利用されます。また、コンピュータや RFID カード用の強誘電 RAM メモリの構築にも用いられます。
潜在的強誘電性は、強誘電特性が特定の条件下でのみ現れる状態で、電荷を保持できるものの、電荷を実現するためには特定の条件が必要です。
“潜在的強誘電性とは、室温で安定した強誘電秩序が存在しないことを意味します。その代わりに、小さく散在した極性ドメインのクラスターが存在します。これは従来の強誘電材料に比べてより柔軟な構造です。”Dipanjan Sen – Doctoral candidate in engineering science and mechanics
通常、この特性は材料にとって利点ではなく制限と見なされてきました。なぜなら、これらのトランジスタの記憶保持が短くなる可能性があるからです。
しかし、研究チームは低温下で潜在的強誘電性がより従来の強誘電性に近くなることを発見するまで、そう考えられていました。
潜在的強誘電性の利用
潜在的強誘電性の柔軟な性質は、従来のコンピューティング手法にとって問題となりますが、これを資産に転換することが可能です。
“低温（クライオジェニック）条件下では、この材料はメモリ応用に適した従来の強誘電様の挙動を示しました。しかし室温では、この特性は異なる振る舞いを示し、リラクサー特性、すなわちより無秩序で短距離の分極応答を持っていました。”Saptarshi Das – Professor of Engineering at Penn State.
潜在的強誘電性は、ニューロモルフィック・コンピュータと呼ばれるニューロンに似たコンピューティングシステムの構築に利用できます。
これらのシステムは、人間の脳がニューロンを使って情報を処理する方法を模倣し、従来のコンピュータに比べてはるかに少ないエネルギーで動作します。脳が必要なときだけ電力を使用し、スイッチのオンオフのようにエネルギーを節約するのと同様で、従来のコンピュータのように常に電力を供給し続けることはありません。
潜在的強誘電性を活かした実用的な応用にするためには、強化された潜在的強誘電性を持つ FET を構築する必要がありました。
潜在的強誘電性 FET
ストロンチウムチタン酸化物
これはミネソタ大学の研究者の課題であり、基板上に原子層を堆積させて薄膜を形成することで FET を開発しました。これらの薄膜はストロンチウムチタン酸化物（STO）で作られ、さらに二次元材料であるモリブデンジスルフィドと組み合わせられました。
通常、ストロンチウムチタン酸化物は非強誘電性であり、永久的な電場を持たないことを意味します。
しかし、極低温になると、強誘電様の挙動を示します。ストロンチウムチタン酸化物薄膜はペロブスカイト材料でもあります。
“これらのよく知られたペロブスカイト材料がデバイスレベルでエキゾチックな強誘電特性を示すことに驚きました。
予想していなかったことですが、デバイスの製造を開始すると、先進的なエレクトロニクスを本当に再定義できるような挙動が見られました。”
ペロブスカイト材料は特定の結晶構造を持ち、太陽電池の製造に利用されていますが、フォトニクスコンピューティングの開発にも鍵となる可能性があります。
FET
ストロンチウムチタン酸化物薄膜を用いて、研究者は3つの人工ニューロンを構築し、3×3 ピクセル画像のグリッドを用いた分類タスクを実証実験として実行しました。
デバイスは各画像を異なるカテゴリに分類できました。この学習手法は最終的に画像認識や分類、パターン認識に利用できる可能性があります。重要なのは、室温で動作し、エネルギーコストを削減できることです。Mayukh Das – Doctoral candidate in engineering science and mechanics
潜在的強誘電性を利用したこれらの FET ベースの人工ニューロンは、低コストで効率的なコンピューティングシステムを実現し、はるかに少ないエネルギーで動作させることができます。
これは、次世代通信デバイス向けの強誘電性高電子移動度トランジスタ（FeHEMT）など、先進的なコンピューティングシステム向けの FET の新たな応用に加わります。
将来の応用
これは現在のところ、潜在的強誘電性の新たな応用可能性を探る実験的なデバイスです。
LLM やその他の AI システムは大量のデータを保存するために膨大なメモリを必要とし、エネルギー消費が非常に大きいため、AI アプリケーションにおいて最も重要な応用となる可能性があります。
DeepSeek のようなニューラルネットワークアーキテクチャやソフトウェアの改善が助けになるでしょう。最終的には、AI の要件により適合した新しいハードウェアが必要となり、AI 業界が世界で最大のエネルギー消費者の一つになるのを防ぐことができます。
“これらの材料を完成させ、スマートフォンやノートパソコンなどの日常デバイスに統合するには時間がかかりますので、まだまだ探求すべきことがたくさんあります。
さらに、バリウムチタネートなどの他の材料も調査し、その可能性を明らかにしています。材料面でもデバイス応用面でも、成長の機会は非常に大きいです。”Dipanjan Sen – Doctoral candidate in engineering science and mechanics
ニューロモルフィック・コンピューティング企業
1. Intel
INTC 価格チャート
Intel (INTC ) は半導体分野の大手企業で、創業者としての役割から、科学とイノベーションのリーダーへと長年にわたり進化してきましたが、製造量のトップは台湾の TSMC などの企業に譲られています。
Intel はニューロモルフィック・コンピューティングのリーダーでもあり、その一因は Loihi 2 チップ です。
出典: Intel
また、Intel Neuromorphic Research Community を設立し、ペンシルベニア州立大学（最近の酸化バナジウム研究に関与）やその他 75 以上の研究グループが参加しています。
出典: Intel
Intel は、脳の働きを再現することで生物学的感覚を模倣すること（これ自体がニューロモルフィック・コンピューティングの一分野です）にも非常に積極的であり、この記事「Biomimetic Olfactory Chips：人工知能とE-ノーズは次の炭鉱のカナリアか？」でさらに詳しく議論しました。
全体として、Intel Lab の研究は、AI、量子コンピューティング、ニューロモルフィック・コンピューティングなど、半導体イノベーションの最前線にあります。
我々は、記事「The Current State of Quantum Computing 」および2024年9月の「Stock Of The Week：Intel (INTC)」で、Intel の量子コンピューティングにおける進展について取り上げました。
2. IBM
IBM 価格チャート
コンピューティング、半導体、チップ設計の歴史的先駆者である International Business Machines Corporation (IBM ) （IBM）もニューロモルフィック・コンピューティングを調査しています。
同社は、Defense Advanced Research Projects Agency（DARPA）の支援を受けて、SyNAPSE：スケーラブルでエネルギー効率の高い神経シナプスコンピューティング を開発しており、ナノサイエンス、神経科学、スーパーコンピューティングを組み合わせて、感覚、知覚、行動、相互作用、認知といった脳の機能をシミュレート・エミュレートすることを目指しています。
同社は量子コンピュータの開発でも最前線に立っています。例えば、127 キュービットの “Eagle” 量子コンピュータを開発し、その後、433 キュービットのシステム “Osprey” と、1,121 個の超伝導キュービットを持つ量子プロセッサ “Condor” を開発しました。
Intel と共に、IBM は量子コンピューティングやニューロモルフィック・コンピューティングなどの新しいコンピューティング技術の推進に最も積極的な企業の一つです。ニューロモルフィック・トランジスタに使用される材料の理解が進むことで、同社は恩恵を受ける可能性があります。
参照文献：
1. Sen, D., Ravichandran, H., Das, M. et al. Multifunctional 2D FETs exploiting incipient ferroelectricity in freestanding SrTiO3 nanomembranes at sub-ambient temperatures. Nat Commun 15, 10739 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-54231-z
