講演情報
[22a-A302-9]酸化物電界効果トランジスタにおけるリーク積分メカニズム
〇井上 悠1、鬼頭 愛1、井上 公1 (1.産総研)
キーワード：
リーク積分,ニューロモルフィックコンピューティング,チタン酸ストロンチウム
ニューロモルフィックコンピューティングでは、生体ニューロンと同様に1～100ミリ秒という長い時間スケールを小さな消費電力で実現することが必要である。我々は酸化物半導体SrTiO3からなる電界効果トランジスタで、100 msオーダーの時定数を小さな消費電力で生成できることを報告した。今回、この時定数が、SrTiO3の酸素欠損のドリフト拡散に起因することを数値計算により明らかにした。素子のハードウェア応用に貢献する結果である。