韓国科学技術情報通信部傘下の政府出資研究所である韓国材料研究院（ＫＩＭＳ）ナノ表面材料研究本部キム・ヨンフン、クォン・ジョンデ博士研究チームが、リチウムイオンバッテリーの核心材料であるリチウムイオンを薄膜化して、高集積・高信頼性を持つ次世代ニューロモルフィック半導体素子を世界で初めて形にすることに成功した。該当技術は最近注目を集めているリチウムイオンバッテリーの核心素材であるリチウムイオンを超薄膜化して、これを２次元ナノ素材と組み合わせることによって、高集積が可能ながらも高信頼性を持つ次世代人工知能半導体核心素子を製造する技術だ。

ニューロモルフィック半導体素子はヒトの脳を模してシナプスとニューロンで構成されている。この時、情報処理と保存機能を同時に遂行するシナプス素子の開発が必須だ。シナプス素子はヒトの脳のようにニューロンの信号を受けてシナプス荷重値（結合強度）をさまざまなレベルで変調させて情報の処理と記憶を同時に実行する特徴を持つ。特にシナプス荷重値の線形性と対称性を満たせばさまざまなパターン認識を容易に低電力で実現させることができるという長所がある。

従来の研究は主に異種物質の界面の間に電荷トラップを利用するか、酸素イオンなどを利用するかしてシナプス荷重値を調節した。だがこの場合、外部の電界によってイオンの移動を思うように調節するのが難しいという短所があった。研究チームはリチウムイオンの外部電界にともなう移動性を維持し、同時に薄膜化工程開発を通じて高集積人工知能半導体素子を開発してこの問題を解決した。厚さ数十ナノメートルの薄膜化でウエハースケールの厚さ調節と微細パターン工程が可能で、従来の半導体工程に適合するという長所がある。


研究チームは一般的な半導体工程に使われる真空スパッタリング（Ｖａｃｕｕｍ　Ｓｐｕｔｔｅｒｉｎｇ）蒸着方式を利用してリチウムイオンの薄膜化に成功した。この時、蒸着されるリチウムイオン薄膜の厚さは１００ナノメートル以下水準だ。その後半導体工程を通じてトランジスタ形態の素子をシリコンウエハー基板上に作り、外部から電界を加えれば電荷を帯びたリチウム薄膜の中のリチウムイオンが可逆的に動いてチャネルの電導度を細かく調節できることになる。研究チームはこのように開発されたシナプス素子を利用して人工ニューラルネットワーク学習パターンを具現して、これを基に手書き文字イメージのパターン認識を学習した。製作された人工知能半導体素子は微細に調節されるシナプス加重値特性を５００回以上の繰り返される電界にも維持することによって約９６．７７％という高い手書き文字パターン認識率を見せた。

研究チームは「今回開発された次世代ニューロモルフィック半導体素子は既存のフォンノイマン型の情報処理装置であるＣＰＵと情報保存装置であるメモリーをそれぞれ必要とせず、情報処理と保存を同時に実行し、手書き文字パターンのようなイメージ学習および認識を実行できる」とし「今後世界的水準のニューロモルフィックハードウェアシステム、ハプティクス素子、ビジョンセンサーなど多様な低電力人工知能デバイスに拡大・適用されると期待する」と述べた。

この研究は科学技術情報通信部の支援を受けて韓国材料研究院主要事業と韓国研究財団の素材革新先導プロジェクト事業を通じて成果を挙げることができた。また、研究結果は世界的な学術誌「ＡＣＳ」が発行する「ＡＣＳ　ＡＭＩ（ＡＣＳ　Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｍａｔｅｒｉａｌｓ　＆　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ）」に２０２２年１１月１７日付で掲載された。現在、研究チームは今回の研究結果を低電力人工知能デバイスおよびウェアラブルエッジングデバイスに適用した知能型ウェアラブルデバイス分野に関する研究を続けている。