センサーおよびプロセッサとして機能する有機電気化学トランジスタ

2023 年 6 月 2 日の特集

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イングリッド・ファデリ著、Tech Explore

近年、エレクトロニクス技術者は、人工知能 (AI) モデルをより効率的に実行できる、脳にヒントを得た新しいハードウェアの開発に取り組んでいます。 既存のハードウェアのほとんどはデータの感知、処理、保存のいずれかに特化していますが、一部のチームはこれら 3 つの機能を 1 つのデバイスに組み合わせる可能性を模索しています。

西安交通大学、香港大学、西安科技大学の研究者らは、センサーおよびプロセッサーとして機能する新しい有機トランジスタを導入した。 Nature Electronics に掲載された論文で紹介されたこのトランジスタは、垂直トラバース アーキテクチャと、イオンによって選択的にドープできる結晶 - アモルファス チャネルに基づいており、2 つの再構成可能なモード間で切り替えることができます。

「従来の人工知能 (AI) ハードウェアは、データのセンシング、処理、メモリ保存に別個のシステムを使用しています」と、この研究を実施した研究者のうちの 2 人である Wei Ma 教授と Zhongrui Wang 教授は Tech Xplore に語った。

「この分離は、異なるハードウェア コンポーネント間のデータ転送やアナログ信号からデジタル信号への逐次変換が常に必要になるため、多くの場合、大幅なエネルギー消費と時間遅延につながります。いくつかの画期的な研究では、有機物の顕著なセンシング機能とアナログ メモリ機能が強調されています。電気化学トランジスター (OECT)。」

研究者らの最近の研究の当初の目的は、センサーとプロセッサーの両方として機能する OECT を開発することであり、そのようなデバイスはより均質で効率的な AI ハードウェアの作成を可能にする可能性があります。 OECT は、トランジスタとして機能する薄膜ベースの有機電子デバイスです。 その薄さは、ウェアラブルまたは埋め込み型デバイスやニューロモーフィック ハードウェアなどのスマート バイオエレクトロニクスの開発に特に有望です。

Wang、Chen、および彼らの同僚によって開発された OECT には、センシング モードと処理モードという 2 つの異なる動作モードがあります。 これら 2 つの異なるモードは、デバイス内部の結晶 - アモルファス チャネルの選択的イオン ドーピングによってサポートされます。

「センシングモードでは、生理学的信号によって電解液中のイオンが結晶構造内に移動しますが、イオンは容易に電解液に拡散して戻り、チャネルを低コンダクタンス状態に保つことができます」とワン氏は説明した。 「処理モードでは、これらのイオンは結晶構造によって「トラップ」され、チャネルを高コンダクタンス状態に維持します。この二重の機能により、当社の OECT デバイスはユニークで効率的なものになっています。」

OECT アレイを製造するために、研究者らは、熱蒸着、溶液ブレード コーティング、熱アニーリング、反応性イオン エッチングなどの一連の簡単な技術とプロセスを使用しました。 これらの技術はすべて費用対効果が高いため、デバイスの大規模製造が容易になる可能性があります。

「私たちのデバイスは優れた多用途性も誇っています」とワン氏は語った。 「センサーとして、電気生理学、化学種、光、温度などのさまざまな種類の信号を検出できます。さらに、メモリユニットとして、10ビットのアナログ状態を保存できるなど、さまざまな利点があります」 、スイッチングのランダム性が低く、10,000 秒を超える状態保持が特徴です。これにより、当社の OECT デバイスは AI の世界で多用途のツールになります。」

Wang、Chen、および彼らの同僚は、一連の実験でデバイスと、さまざまな動作モードを切り替える能力を評価しました。 彼らは、OECT のダイナミクスを効果的に調整でき、センサーとプロセッサーの両方として適切に機能できることを発見しました。

このデバイスはセンサーとして、イオンや光などのさまざまな種類の刺激を感知できます。 プロセッサとして、10 ビットのアナログ状態をサポートしながら、これらの状態を適切に保持します。

「私たちが開発した新しいデバイスは、イオンがトラップされる場所に応じて 2 つの異なる動作スキームを備えています」と Shijie 氏は述べています。 「その結果、センサーとプロセッサーの両方として機能します。この再構成可能性は生物からインスピレーションを得たものであり、将来のニューロモーフィック ハードウェアの多用途性と適応性も高めます。」

将来的には、この研究者チームが作成したトランジスタを使用して、さまざまな種類のデータを収集して処理できる高度なニューロモーフィック デバイスを作成できる可能性があります。 研究の一環として、Wang、Chen、および彼らの同僚は、心臓病をリアルタイムで診断するためにそれが使用できることを示し、彼らの次の研究はより有望な応用を探求できる可能性があることを示した。

「私たちは現在、大規模なOECTアレイを作成することを目的として、製造技術を改良することを計画しています」とWang氏は付け加えた。 「これは、完全に統合されたセンシング処理ニューラル ネットワークの基礎を築くことになります。この技術の潜在的な応用範囲は広範囲に及び、ヘルスケアなどの分野に革命をもたらす可能性があります。たとえば、ハードウェアのみを使用してリアルタイムの病気の診断を可能にする可能性があります。これは画期的な進歩です。」医療現場のスピードと精度を大幅に向上させることができます。」

詳しくは： Shijie Wang 他、マルチモーダルセンシング、メモリ、および処理のための有機電気化学トランジスタ、Nature Electronics (2023)。 DOI: 10.1038/s41928-023-00950-y

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