EEIS 東京大学大学院 工学系研究科 電気系工学専攻

トープラサートポン カシディット 講師

本郷キャンパス

ナノ材料工学
応用物性
薄膜・表面界面物性
電子・電気材料工学
電子デバイス・電子機器

機能性材料と半導体を融合した革新的電子デバイスの開拓

半導体・強誘電体をベースとした機能的電子デバイスの研究に取り組んでいます。材料物性、デバイス物理、デバイスの特徴を活かした新コンピューティング技術をはじめとする幅広い研究を行っています。

研究分野1

強誘電体材料と不揮発メモリ

強誘電体メモリは低消費電力で高い書換耐性をもつ不揮発性メモリであることから、国内の交通系ICカードや電気メータなど身近な電気機器の記憶素子として広く使われています。本研究室は次世代の強誘電体メモリを目指して極薄膜の強誘電体HZOの研究を行っています。強誘電体HZOの薄膜化・作製プロセスの改善をすることで1V前後の低い動作電圧の強誘電体メモリの実証に取り組んでいます。強誘電体の結晶構造や化学状態を明らかにすることで、メモリの保持時間や書換回数の改善に挑戦しています。
研究分野2

強誘電体トランジスタ

MOSトランジスタのゲート絶縁膜に強誘電体を用いることで「強誘電体トランジスタ」を実現することができます。自発分極をアップ状態(又はダウン状態)にすることでトランジスタの閾値電圧を負(又は正)に制御することができ、さらにその状態を10年以上保持することができます。不揮発性メモリの機能が備わったトランジスタと見ることができ、高機能の電子デバイスとも言えます。しかしながら、この強誘電体トランジスタ内においては分極・電子・正孔・捕獲電荷が複合的に相互作用しており、未だにデバイス物理が明らかになっていません。デバイス物理を明確化した上で、デバイス性能の向上、および強誘電体トランジスタの特有な特性を活かした応用に取り組んでいます。
研究分野3

分極を活かしたAI計算

AI計算をソフトウェア上で行う代わりに、電子デバイスの物性を活かしたコンピューティング・イン・メモリを用いることで超高速・低消費電力の演算を行うことができます。強誘電体が有する非線形分極をリザバー計算に用いることで、音声認識や健康状態の異常検知といった時系列データ処理をリアルタイムで行うことができます。また、強誘電体トランジスタの不揮発性とスイッチ特性を用いることで、深層学習の積和演算を効率的に行う新しいアプローチの研究を行っています。
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