多フォトトランジスタ‐単メモリスタアレイを基盤とする再構成可能なインセンサー処理：機械学習と生体インスパイア型ニューラルネットワークの融合による新しい視覚計算プラットフォーム 学術背景と問題提起 人工ビジョンシステムは、インテリジェントエッジコンピューティングの重要な構成要素として長年認識されてきましたが、従来のCMOS（相補型金属酸化膜半導体）技術とノイマン型アーキテクチャに基づくシステムは、大きな制約を抱えていました。これらのシステムでは、独立した画像センサー、記憶モジュール、プロセッサ間の物理的分離により、大量のデータ冗長性や信号処理の遅延が生じます。これにより、回路設計の複雑化や消費電力の増加が引き起こされ、リアルタイム処理能力が著しく制限されています。自然環境において、従来型の視覚...

高性能p型フィールド効果トランジスタ：2次元材料の置換ドーピングと厚さ制御 学術的背景 半導体技術の進展に伴い、シリコン基フィールド効果トランジスタ（FET）はパフォーマンスの限界に近づいています。このボトルネックを克服するため、研究者たちはシリコンの代替として2次元（2D）材料の可能性を模索しています。モリブデン二硫化物（MoS₂）、モリブデン二セレン化物（MoSe₂）、およびタングステン二セレン化物（WSe₂）といった2D遷移金属ジカルコゲナイド（TMD）は、原子レベルで平滑で欠陥のない表面や優れた電子特性により注目されています。しかしながら、n型2D FETでは著しい進歩が見られる一方、p型2D FETの開発は遅れています。これは主に、金属-2D材料の界面におけるフェルミ準位ピン止め効...

高度量子閉じ込め下での垂直ナノワイヤ・ヘテロ接合トンネルトランジスタによる高性能・低エネルギー電子デバイスの新たなブレークスルー 学術背景 データ集約型計算や人工知能の急速な発展により、電子デバイスのエネルギー効率に対するさらなる高い要求が生じています。しかし、従来のシリコンベースのコンプリメンタリ金属酸化膜半導体（CMOS）技術は、物理的限界により、理想的な性能と消費電力のバランスを実現するためのさらなるサイズ縮小が困難です。これらの制約には、短チャネル効果やソース・ドレイン間の直接トンネル効果による最小ゲート長の制限、またフェルミ・ディラック（Fermi-Dirac）電子統計に由来する60 mV/decのサブスレッショルドスイング（Subthreshold Swing, SS）熱限界、い...

二次元ヴァン・デル・ワールス金属陰極を用いたアナログスイッチングメモリスタの研究 学術的背景 人工知能（AI）アプリケーションが急速に発展している中で、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャは、データ集約型計算タスクにおいて性能の限界に達しようとしています。ニューロモルフィックコンピューティング（neuromorphic computing）は、データ集約型タスクをより高速かつ効率的に処理できる新興の計算パラダイムとして注目されています。この分野では、メモリスタ（memristor）はメモリ内計算やアナログ計算を実現できるため注目されています。特に、複数の導電状態を持つアナログメモリスタは、ニューロモルフィックコンピューティングの効率を大幅に向上させることができます。しかしながら、従来のアナロ...

挿入層遷移金属ジカルコゲニドに基づく高生成率での効率低下が抑えられた発光ダイオード（LEDs）の研究 背景と研究意義 近年、2次元（2D）材料を基盤とした発光ダイオード（LEDs）は、ディスプレイ技術、光通信、ナノ光源などの分野で注目を集めています。しかし、2D材料の強い量子閉じ込め効果と減少した誘電体遮蔽効果により、高生成率下では2D材料LEDに「効率低下」（Efficiency Roll-Off, ERO）が生じる課題が存在します。この現象は主に励起子-励起子消滅（Exciton-Exciton Annihilation, EEA）プロセスに起因します。このプロセスは、ある励起子が別の励起子を非放射的に解離させ、エネルギーを放出するオージェ再結合（Auger recombination）...