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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023108578
(43)【公開日】2023-08-04
(54)【発明の名称】リザバー計算用電子素子
(51)【国際特許分類】
H01L 29/16 20060101AFI20230728BHJP
H01L 29/201 20060101ALI20230728BHJP
H01L 29/161 20060101ALI20230728BHJP
【ＦＩ】
H01L29/16
H01L29/201
H01L29/161
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022112842
(22)【出願日】2022-07-14
(31)【優先権主張番号】P 2022009030
(32)【優先日】2022-01-25
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】301023238
【氏名又は名称】国立研究開発法人物質・材料研究機構
(72)【発明者】
【氏名】土屋 敬志
(72)【発明者】
【氏名】西岡 大貴
(72)【発明者】
【氏名】並木 航
(72)【発明者】
【氏名】▲高▼▲柳▼ 真
(72)【発明者】
【氏名】寺部 一弥
(72)【発明者】
【氏名】和田 友紀
(57)【要約】 （修正有）
【課題】リザバー部の非線形性が高くて計算リソースを抑えることができ、かつ、コンパクトで集積化に適するリザバー計算用の電子素子を提供する。
【解決手段】電子素子（リザバー素子、電気二重層トランジスタ、ＥＤＬＴ）１０１は、半導体層（水素終端ダイヤモンド）１１、イオン伝導体（ＬＳＺＯ）１６、ゲート電極１４、ソース電極１２及びドレイン電極１３を有する。ソース電極及びドレイン電極は、半導体層と電気的に接触する。ゲート電極は、半導体層上におけるソース電極の電気的接触面とドレイン電極の電気的接触面の間に形成されるチャネル層１５にイオン伝導体を介して配置される。
【選択図】図１
【解決手段】電子素子（リザバー素子、電気二重層トランジスタ、ＥＤＬＴ）１０１は、半導体層（水素終端ダイヤモンド）１１、イオン伝導体（ＬＳＺＯ）１６、ゲート電極１４、ソース電極１２及びドレイン電極１３を有する。ソース電極及びドレイン電極は、半導体層と電気的に接触する。ゲート電極は、半導体層上におけるソース電極の電気的接触面とドレイン電極の電気的接触面の間に形成されるチャネル層１５にイオン伝導体を介して配置される。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
半導体層、イオン伝導体、ゲート電極、ソース電極およびドレイン電極を有し、
前記ソース電極および前記ドレイン電極は前記半導体層と電気的に接触し、
前記ゲート電極は、前記半導体層上における前記ソース電極の電気的接触面と前記ドレイン電極の電気的接触面の間に形成されるチャネル層に、前記イオン伝導体を介して配置される、リザバー計算用電子素子。
前記ソース電極および前記ドレイン電極は前記半導体層と電気的に接触し、
前記ゲート電極は、前記半導体層上における前記ソース電極の電気的接触面と前記ドレイン電極の電気的接触面の間に形成されるチャネル層に、前記イオン伝導体を介して配置される、リザバー計算用電子素子。
【請求項2】
前記半導体層は、水素終端されたダイヤモンド半導体、シリコン、ＧａＡｓ、Ｇａ２Ｏ５、ＳｉＣ、ＧａＰ、ＩｎＰ、ＺｎＳｅ、ＣｄＳ、ＧａＮ、ＳｉＧｅ、ＣｕＩｎＳｅ２、グラフェン、単層ＭｏＳ２、およびＺｎＯからなる群より選ばれる一つからなる、請求項１記載のリザバー計算用電子素子。
【請求項3】
前記半導体層は、水素終端されたダイヤモンド半導体からなる、請求項２記載のリザバー計算用電子素子。
【請求項4】
前記イオン伝導体の伝導体イオンは、Ｌｉ＋イオン、Ｈ＋イオン、Ｎａ＋イオン、Ａｇ＋イオン、Ｃｕ＋イオン、Ｃｌ－イオン、Ｂｒ－イオン、Ｉ－イオン、ＳＯ４
－イオン、ＦｅＣｌ４
－イオン、ＯＨ－イオン、ＢＦ４
－イオン、ＰＦ６
－イオン、ＣＦ３ＳＯ－イオン、（ＦＳＯ２）２Ｎ－イオン、（ＣＦ３ＳＯ２）２Ｎ－イオン、Ｃ６Ｈ１１Ｎ２
＋イオン、Ｃ１０Ｈ２０Ｆ６Ｎ２Ｏ５Ｓ２
＋イオンからなる群より選ばれる１以上である、請求項１から３の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
【請求項5】
前記イオン伝導体の伝導体イオンは、Ｌｉ＋イオンである、請求項４記載のリザバー計算用電子素子。
【請求項6】
前記イオン伝導体は固体状である、請求項１から５の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
【請求項7】
前記イオン伝導体はゲル状である、請求項１から５の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
【請求項8】
前記イオン伝導体は液体状である、請求項１から５の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
【請求項9】
前記イオン伝導体は、Ｌｉ－ＳｉＯ２－ＺｒＯ２（ＬＺＳＯ）からなる、請求項１から６の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
【請求項10】
前記ゲート電極、前記ソース電極および前記ドレイン電極は、アルミニウム（Ａｌ）、タングステン（Ｗ）、金（Ａｕ）、チタン（Ｔｉ）、白金（Ｐｔ）、パラジウム（Ｐｄ）、銅（Ｃｕ）、銀（Ａｇ）、マグネシウム（Ｍｇ）、亜鉛（Ｚｎ）、鉄（Ｆｅ）、コバルト（Ｃｏ）、ニッケル（Ｎｉ）、モリブデン（Ｍｏ）からなる群より選ばれる金属、前記群から選ばれる金属を１以上含む合金、ドープドポリシリコン、カーボン、グラフェンおよびグラファイトからなる群より選ばれる１以上からなる、請求項１から９の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
【請求項11】
前記チャネル層には、チャネル幅の異なる複数のチャネルが配置されている、請求項１から１０の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、リザバー計算用電子素子に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、脳神経ネットワークを模倣したニューラルネットワークおよび人工知能が盛んに研究されており、例えば、深層学習などを含む多層型ニューラルネットワークを利用する人工知能技術が知られている。
この技術は、一般に、高い性能を有するものであるが、非常に多くの計算リソースを必要とし、消費電力が大きく、設備サイズなども大掛かりになるという問題がある。このため、特に電力やボリューム（サイズ）が限られる小型携帯端末への用途には高い障壁がある。
この技術は、一般に、高い性能を有するものであるが、非常に多くの計算リソースを必要とし、消費電力が大きく、設備サイズなども大掛かりになるという問題がある。このため、特に電力やボリューム（サイズ）が限られる小型携帯端末への用途には高い障壁がある。
【0003】
ニューラルネットワークの別の取り組みとして、リザバー計算（リザバーコンピューティング、Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）というものがあり、例えば特許文献１から３に開示がある。
リザバー計算は、物理現象の非線形性を利用して計算するもので、原理上は少ないリソースで計算を行うことが可能である。しかしながら、従来は、リザバー部の非線形性（表現力）が低く、十分計算リソースを低減できなかった。このため、リザバー部のサイズが大きく高集積化が難しいなどの課題があった。
リザバー計算は、物理現象の非線形性を利用して計算するもので、原理上は少ないリソースで計算を行うことが可能である。しかしながら、従来は、リザバー部の非線形性（表現力）が低く、十分計算リソースを低減できなかった。このため、リザバー部のサイズが大きく高集積化が難しいなどの課題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２０－２０４８８８号公報
【特許文献2】特開２０１９－１０１６３５号公報
【特許文献3】特開２０２１－６０８３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本発明の課題は、リザバー部の非線形性が高くて計算リソースを抑えることができ、かつコンパクトで集積化に適するリザバー計算用の電子素子を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
課題を解決するための本発明の構成を下記に示す。
（構成１）
半導体層、イオン伝導体、ゲート電極、ソース電極およびドレイン電極を有し、
前記ソース電極および前記ドレイン電極は前記半導体層と電気的に接触し、
前記ゲート電極は、前記半導体層上における前記ソース電極の電気的接触面と前記ドレイン電極の電気的接触面の間に形成されるチャネル層に、前記イオン伝導体を介して配置される、リザバー計算用電子素子。
（構成２）
前記半導体層は、水素終端されたダイヤモンド半導体、シリコン、ＧａＡｓ、Ｇａ２Ｏ５、ＳｉＣ、ＧａＰ、ＩｎＰ、ＺｎＳｅ、ＣｄＳ、ＧａＮ、ＳｉＧｅ、ＣｕＩｎＳｅ２、グラフェン、単層ＭｏＳ２、およびＺｎＯからなる群より選ばれる一つからなる、構成１記載のリザバー計算用電子素子。
（構成３）
前記半導体層は、水素終端されたダイヤモンド半導体からなる、構成２記載のリザバー計算用電子素子。
（構成４）
前記イオン伝導体の伝導体イオンは、Ｌｉ＋イオン、Ｈ＋イオン、Ｎａ＋イオン、Ａｇ＋イオン、Ｃｕ＋イオン、Ｃｌ－イオン、Ｂｒ－イオン、Ｉ－イオン、ＳＯ４ －イオン、ＦｅＣｌ４ －イオン、ＯＨ－イオン、ＢＦ４ －イオン、ＰＦ６ －イオン、ＣＦ３ＳＯ－イオン、（ＦＳＯ２）２Ｎ－イオン、（ＣＦ３ＳＯ２）２Ｎ－イオン、Ｃ６Ｈ１１Ｎ２ ＋イオン、Ｃ１０Ｈ２０Ｆ６Ｎ２Ｏ５Ｓ２ ＋イオンからなる群より選ばれる１以上である、構成１から３の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成５）
前記イオン伝導体の伝導体イオンは、Ｌｉ＋イオンである、構成４記載のリザバー計算用電子素子。
（構成６）
前記イオン伝導体は固体状である、構成１から５の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成７）
前記イオン伝導体はゲル状である、構成１から５の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成８）
前記イオン伝導体は液体状である、構成１から５の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成９）
前記イオン伝導体は、Ｌｉ－ＳｉＯ２－ＺｒＯ２（ＬＺＳＯ）からなる、構成１から６の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成１０）
前記ゲート電極、前記ソース電極および前記ドレイン電極は、アルミニウム（Ａｌ）、タングステン（Ｗ）、金（Ａｕ）、チタン（Ｔｉ）、白金（Ｐｔ）、パラジウム（Ｐｄ）、銅（Ｃｕ）、銀（Ａｇ）、マグネシウム（Ｍｇ）、亜鉛（Ｚｎ）、鉄（Ｆｅ）、コバルト（Ｃｏ）、ニッケル（Ｎｉ）、モリブデン（Ｍｏ）からなる群より選ばれる金属、前記群から選ばれる金属を１以上含む合金、ドープドポリシリコン、カーボン、グラフェンおよびグラファイトからなる群より選ばれる１以上からなる、構成１から９の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成１１）
前記チャネル層には、チャネル幅の異なる複数のチャネルが配置されている、構成１から１０の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成１）
半導体層、イオン伝導体、ゲート電極、ソース電極およびドレイン電極を有し、
前記ソース電極および前記ドレイン電極は前記半導体層と電気的に接触し、
前記ゲート電極は、前記半導体層上における前記ソース電極の電気的接触面と前記ドレイン電極の電気的接触面の間に形成されるチャネル層に、前記イオン伝導体を介して配置される、リザバー計算用電子素子。
（構成２）
前記半導体層は、水素終端されたダイヤモンド半導体、シリコン、ＧａＡｓ、Ｇａ２Ｏ５、ＳｉＣ、ＧａＰ、ＩｎＰ、ＺｎＳｅ、ＣｄＳ、ＧａＮ、ＳｉＧｅ、ＣｕＩｎＳｅ２、グラフェン、単層ＭｏＳ２、およびＺｎＯからなる群より選ばれる一つからなる、構成１記載のリザバー計算用電子素子。
（構成３）
前記半導体層は、水素終端されたダイヤモンド半導体からなる、構成２記載のリザバー計算用電子素子。
（構成４）
前記イオン伝導体の伝導体イオンは、Ｌｉ＋イオン、Ｈ＋イオン、Ｎａ＋イオン、Ａｇ＋イオン、Ｃｕ＋イオン、Ｃｌ－イオン、Ｂｒ－イオン、Ｉ－イオン、ＳＯ４ －イオン、ＦｅＣｌ４ －イオン、ＯＨ－イオン、ＢＦ４ －イオン、ＰＦ６ －イオン、ＣＦ３ＳＯ－イオン、（ＦＳＯ２）２Ｎ－イオン、（ＣＦ３ＳＯ２）２Ｎ－イオン、Ｃ６Ｈ１１Ｎ２ ＋イオン、Ｃ１０Ｈ２０Ｆ６Ｎ２Ｏ５Ｓ２ ＋イオンからなる群より選ばれる１以上である、構成１から３の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成５）
前記イオン伝導体の伝導体イオンは、Ｌｉ＋イオンである、構成４記載のリザバー計算用電子素子。
（構成６）
前記イオン伝導体は固体状である、構成１から５の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成７）
前記イオン伝導体はゲル状である、構成１から５の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成８）
前記イオン伝導体は液体状である、構成１から５の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成９）
前記イオン伝導体は、Ｌｉ－ＳｉＯ２－ＺｒＯ２（ＬＺＳＯ）からなる、構成１から６の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成１０）
前記ゲート電極、前記ソース電極および前記ドレイン電極は、アルミニウム（Ａｌ）、タングステン（Ｗ）、金（Ａｕ）、チタン（Ｔｉ）、白金（Ｐｔ）、パラジウム（Ｐｄ）、銅（Ｃｕ）、銀（Ａｇ）、マグネシウム（Ｍｇ）、亜鉛（Ｚｎ）、鉄（Ｆｅ）、コバルト（Ｃｏ）、ニッケル（Ｎｉ）、モリブデン（Ｍｏ）からなる群より選ばれる金属、前記群から選ばれる金属を１以上含む合金、ドープドポリシリコン、カーボン、グラフェンおよびグラファイトからなる群より選ばれる１以上からなる、構成１から９の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
（構成１１）
前記チャネル層には、チャネル幅の異なる複数のチャネルが配置されている、構成１から１０の何れか１項記載のリザバー計算用電子素子。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、リザバー部の非線形性が高くて計算リソースを抑えることができ、かつコンパクトで集積化に適するリザバー計算用の電子素子が提供される。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本発明の電子素子の構造を示す断面図である。
【図2】本発明の電子素子の動作を説明する説明図である。
【図3】時系列データ（“１０１１”）を入力した際のドレイン電流応答を示す特性図である。
【図4】１６通りのピクセル情報を入力したときのリザバー状態を測定した特性図である。
【図5】学習画像枚数と画像認識正答率の関係を示す特性図である。
【図6】入力波形ｕ（κ）と式（１）で表されるｙ（κ）の関係を離散時間κに対して示した特性図である。
【図7】予測波形と目標波形の一致性を示す特性図である。
【図8】第２の実施の形態の電子素子の構造と動作を説明する説明図である。
【図9】実施例２の予測波形と目標波形の一致性を示す特性図である。
【図10】実施例２の予測波形と目標波形の一致性を示す特性図である。
【図11】情報処理装置の構成を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。なお、文中に出てくるＡ～Ｂという表現は、Ａ以上Ｂ以下を示す。
【0010】
（実施の形態１）
実施の形態１では、イオン伝導体と半導体を用いた電気二重層トランジスタによるリザバー計算用電子素子について述べる。
実施の形態１では、イオン伝導体と半導体を用いた電気二重層トランジスタによるリザバー計算用電子素子について述べる。
【0011】
＜電子素子の構造＞
本発明のリザバー計算用電子素子１０１は、主要構成を表す図１（ａ）に示されるように、イオン伝導体１６と、チャネル層１５を有する半導体層１１をコアにして、それにゲート電極１４、ソース電極１２およびドレイン電極１３を備えた電気二重層トランジスタ（ＥＤＬＴ；Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｄｏｕｂｌｅ－Ｌａｙｅｒ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）であり、そのＥＤＬＴのドレイン電流をリザバーとして利用するものである。リザバー計算を高集積化が可能なハードで行うことにより、計算リソースを抑制することが可能になる。
ここで、ソース電極１２およびドレイン電極１３は半導体層１１に電気的に接する。特に、オーミック接触で接するのが好ましい。
また、図１（ｂ）に示すように、電気二重層トランジスタ１０２は、集積化を容易にするために、半導体層１１の表層の一部にチャネル１５が形成され、ソース電極１２およびドレイン電極１３がゲート電極１４と同一面上に引き出される構造であってもよい。
本発明のリザバー計算用電子素子１０１は、主要構成を表す図１（ａ）に示されるように、イオン伝導体１６と、チャネル層１５を有する半導体層１１をコアにして、それにゲート電極１４、ソース電極１２およびドレイン電極１３を備えた電気二重層トランジスタ（ＥＤＬＴ；Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｄｏｕｂｌｅ－Ｌａｙｅｒ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）であり、そのＥＤＬＴのドレイン電流をリザバーとして利用するものである。リザバー計算を高集積化が可能なハードで行うことにより、計算リソースを抑制することが可能になる。
ここで、ソース電極１２およびドレイン電極１３は半導体層１１に電気的に接する。特に、オーミック接触で接するのが好ましい。
また、図１（ｂ）に示すように、電気二重層トランジスタ１０２は、集積化を容易にするために、半導体層１１の表層の一部にチャネル１５が形成され、ソース電極１２およびドレイン電極１３がゲート電極１４と同一面上に引き出される構造であってもよい。
【0012】
イオン伝導体１６は、イオンを伝導する物質からなり、固体状、ゲル状、液体状の何れの形態でもよい。イオン伝導体１６が固体の場合は、半導体プロセスを利用して作製することができて集積化しやすく、取り扱いが容易で液漏れの心配がないという利点がある。ゲルの場合は、液漏れのリスクを抑制できて、取り扱いも比較的容易という利点がある。液体の場合は、イオン伝導体１６と半導体層１１を密着させるのが容易という利点がある。なお、液体は有機でも無機でも構わない。イオン伝導体１６の厚さは１ｎｍ以上１ｃｍ以下がリザバー特性を得る上で好ましい。
イオン伝導体１６の具体例としては、Ｌｉ－ＳｉＯ２－ＺｒＯ２（ＬＺＳＯ）、ＰＥＯ（ポリエチレンオキシド）／ＬｉＣｌＯ４、１－エチル－３－メチルイミダゾリウムービス（トリフルオロメタンスルホニル）イミド（ＥＭＩ－ＴＦＳＩ）を挙げることができる。この中でもＬＺＳＯは金属Ｌｉなどの還元性の電極との接触に対して比較的安定という特徴があり、好んで用いることができる。
イオン伝導体１６の具体例としては、Ｌｉ－ＳｉＯ２－ＺｒＯ２（ＬＺＳＯ）、ＰＥＯ（ポリエチレンオキシド）／ＬｉＣｌＯ４、１－エチル－３－メチルイミダゾリウムービス（トリフルオロメタンスルホニル）イミド（ＥＭＩ－ＴＦＳＩ）を挙げることができる。この中でもＬＺＳＯは金属Ｌｉなどの還元性の電極との接触に対して比較的安定という特徴があり、好んで用いることができる。
【0013】
イオン伝導体１６の伝導体イオンは特に限定はないが、Ｌｉ＋イオン、Ｈ＋イオン、Ｎａ＋イオン、Ａｇ＋イオン、Ｃｕ＋イオン、Ｃｌ－イオン、Ｂｒ－イオン、Ｉ－イオン、ＳＯ４
－イオン、ＦｅＣｌ４
－イオン、ＯＨ－イオン、ＢＦ４
－イオン、ＰＦ６
－イオン、ＣＦ３ＳＯ－イオン、（ＦＳＯ２）２Ｎ－イオン、（ＣＦ３ＳＯ２）２Ｎ－イオン、Ｃ６Ｈ１１Ｎ２
＋イオン、Ｃ１０Ｈ２０Ｆ６Ｎ２Ｏ５Ｓ２
＋イオンからなる群より選ばれる１以上を挙げることができる。この中でも、汎用に用いられていて使用ノウハウの蓄積が大きく、また、固体材料中でも比較的高いイオン伝導度を示すという長所も有するＬｉ＋イオン（Ｌｉイオン）を好んで用いることができる。
【0014】
半導体層１１としては、水素終端されたダイヤモンド半導体、シリコン、ＧａＡｓ、Ｇａ２Ｏ５、ＳｉＣ、ＧａＰ、ＩｎＰ、ＺｎＳｅ、ＣｄＳ、ＧａＮ、ＳｉＧｅ、ＣｕＩｎＳｅ２、グラフェン、単層ＭｏＳ２、またはＺｎＯを挙げることができる。
この中でも水素終端されたダイヤモンド半導体は、イオン注入による劣化への耐性（化学的安定性）という特徴があり、好んで用いることができる。ここで、ダイヤモンドとしては単結晶が好ましい。（１１１）ダイヤモンドや（１００）ダイヤモンドを好んで用いることができる。
また、半導体層１１としては、汎用に使用されていて高品質でありながらコストが低く、集積化にも適するシリコンも好んで用いることができる。
この中でも水素終端されたダイヤモンド半導体は、イオン注入による劣化への耐性（化学的安定性）という特徴があり、好んで用いることができる。ここで、ダイヤモンドとしては単結晶が好ましい。（１１１）ダイヤモンドや（１００）ダイヤモンドを好んで用いることができる。
また、半導体層１１としては、汎用に使用されていて高品質でありながらコストが低く、集積化にも適するシリコンも好んで用いることができる。
【0015】
チャネル層１５は、半導体層１１の表層部に形成される。具体的には、水素終端されたダイヤモンド半導体の表層部（水素終端部）やシリコンなどの半導体の表層部に不純物がドーピングされた層を挙げることができる。
ここで、チャネル層１５は１つのチャネル幅のチャネルが配置されていても、チャネル幅の異なる複数のチャネルが配置されていてもよい。前者の１つのチャネルが配置されている場合は複数のリザバー状態を得るために時系列データを複数の異なる入力パルス電圧信号に変換して繰り返し入力する必要があるという特徴があり、複数のチャネル幅のチャネルが配置されている場合は一つの入力パルス電圧信号から同時に複数のリザバー状態を得られるという特徴がある。
チャネル幅としては、代表的には、１００μｍ以上８００μｍ以下を挙げることができる。
なお、チャネル層１５は、図１（ａ）および（ｂ）ではイオン伝導体１６に接しているが、必ずしも直接接触する必要はなく、イオン伝導体１６との間にＳｉＯ２等の薄膜の絶縁膜が形成されていてもよい。薄膜の絶縁膜が形成されているとチャネル層１５とイオン伝導体１６との化学反応を抑制することができ、経時安定性を向上させることが可能となる。
ここで、チャネル層１５は１つのチャネル幅のチャネルが配置されていても、チャネル幅の異なる複数のチャネルが配置されていてもよい。前者の１つのチャネルが配置されている場合は複数のリザバー状態を得るために時系列データを複数の異なる入力パルス電圧信号に変換して繰り返し入力する必要があるという特徴があり、複数のチャネル幅のチャネルが配置されている場合は一つの入力パルス電圧信号から同時に複数のリザバー状態を得られるという特徴がある。
チャネル幅としては、代表的には、１００μｍ以上８００μｍ以下を挙げることができる。
なお、チャネル層１５は、図１（ａ）および（ｂ）ではイオン伝導体１６に接しているが、必ずしも直接接触する必要はなく、イオン伝導体１６との間にＳｉＯ２等の薄膜の絶縁膜が形成されていてもよい。薄膜の絶縁膜が形成されているとチャネル層１５とイオン伝導体１６との化学反応を抑制することができ、経時安定性を向上させることが可能となる。
【0016】
ゲート電極１４、ソース電極１２およびドレイン電極１３の材料としては、電気抵抗が低く、イオン伝導体１６と腐食などの反応を起こさないものであれば使用することができ、アルミニウム（Ａｌ）、タングステン（Ｗ）、金（Ａｕ）、チタン（Ｔｉ）、白金（Ｐｔ）、パラジウム（Ｐｄ）、銅（Ｃｕ）、銀（Ａｇ）、マグネシウム（Ｍｇ）、亜鉛（Ｚｎ）、鉄（Ｆｅ）、コバルト（Ｃｏ）、ニッケル（Ｎｉ）、モリブデン（Ｍｏ）からなる群より選ばれる金属、前記群から選ばれる金属を１以上含む合金、ドープドポリシリコン、カーボン、グラフェンまたはグラファイトからなる群より選ばれる１以上を挙げることができる。また、上記材料からなる単層膜でも上記材料を組み合わせた積層膜とすることもできる。
なお、ゲート電極１４、ソース電極１２およびドレイン電極１３は、図１（ａ）および（ｂ）ではイオン伝導体１６に接しているが、必ずしも直接接触する必要はなく、イオン伝導体１６との間にＳｉＯ２等の薄膜の絶縁膜が形成されていてもよい。薄膜の絶縁膜が形成されているとゲート電極１４、ソース電極１２およびドレイン電極１３とイオン伝導体１６との間の化学反応を抑制することができ、経時安定性を向上させることが可能となる。
なお、ゲート電極１４、ソース電極１２およびドレイン電極１３は、図１（ａ）および（ｂ）ではイオン伝導体１６に接しているが、必ずしも直接接触する必要はなく、イオン伝導体１６との間にＳｉＯ２等の薄膜の絶縁膜が形成されていてもよい。薄膜の絶縁膜が形成されているとゲート電極１４、ソース電極１２およびドレイン電極１３とイオン伝導体１６との間の化学反応を抑制することができ、経時安定性を向上させることが可能となる。
【0017】
＜動作＞
リザバー計算用素子に求められる代表的な特性は、（ａ）非線形特性（ｂ）短期記憶および（ｃ）高次元性である。
リザバー計算用素子に求められる代表的な特性は、（ａ）非線形特性（ｂ）短期記憶および（ｃ）高次元性である。
【0018】
ＥＤＬＴ（１０１）では、パルス電圧印加に対してイオン伝導体／半導体の界面の電気二重層によって誘起される半導体の電子キャリア密度変化と、電気二重層の充放電挙動の両方が関わることによって生じる半導体チャネルを流れるドレイン電流の複雑な応答から、高い非線形特性が得られる。
ここで利用しているドレイン電流の複雑な応答は、電気二重層の充電状態に依存する半導体の電気抵抗（電子伝導）と、電気二重層容量、充電状態に依存しないイオン伝導体のイオン伝導抵抗が直列回路を形成することによって生まれる。
電気二重層を用いているので、時間と共にイオンの位置や状態が変化するため短期記憶特性も生じる。
また、実施例に示されるように高次元性も有する。
さらに、電気二重層という非常に薄い領域で起こる現象を利用するために、高集積化にも適する。
ここで利用しているドレイン電流の複雑な応答は、電気二重層の充電状態に依存する半導体の電気抵抗（電子伝導）と、電気二重層容量、充電状態に依存しないイオン伝導体のイオン伝導抵抗が直列回路を形成することによって生まれる。
電気二重層を用いているので、時間と共にイオンの位置や状態が変化するため短期記憶特性も生じる。
また、実施例に示されるように高次元性も有する。
さらに、電気二重層という非常に薄い領域で起こる現象を利用するために、高集積化にも適する。
【0019】
＜製造方法＞
ＥＤＬＴ（１０１）は下記の工程によって製造することができる。
最初に、半導体層１１を準備し、その上にソース電極１２およびドレイン電極１３を形成する。ソース電極１２およびドレイン電極１３の形成方法としては、リフトオフ法や、ソース電極１２およびドレイン電極１３を構成する導電材料をスパッタリング法や蒸着法などで堆積し、リソグラフィとエッチングにより電極に加工する方法などを挙げることができる。
その後、イオン伝導体１６をＣＶＤ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｖａｐｏｕｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）法、パルスレーザー堆積法、スパッタリング法、塗布法などで形成する。
しかる後、ゲート電極１４を形成する。ゲート電極１４の形成方法としては、リフトオフ法や、ゲート電極１４を構成する導電材料をスパッタリング法や蒸着法などで堆積し、リソグラフィとエッチングにより電極に加工する方法などを挙げることができる。
以上の工程により、リザバー計算用の電子素子であるＥＤＬＴ（１０１）が製造される。
製造されたＥＤＬＴ（１０１）は、（ａ）非線形特性（ｂ）短期記憶および（ｃ）高次元性というリザバー計算に必須な機能をもち、コンパクトで高集積化が可能で計算リソースを抑えることが可能なものになる。
ＥＤＬＴ（１０１）は下記の工程によって製造することができる。
最初に、半導体層１１を準備し、その上にソース電極１２およびドレイン電極１３を形成する。ソース電極１２およびドレイン電極１３の形成方法としては、リフトオフ法や、ソース電極１２およびドレイン電極１３を構成する導電材料をスパッタリング法や蒸着法などで堆積し、リソグラフィとエッチングにより電極に加工する方法などを挙げることができる。
その後、イオン伝導体１６をＣＶＤ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｖａｐｏｕｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）法、パルスレーザー堆積法、スパッタリング法、塗布法などで形成する。
しかる後、ゲート電極１４を形成する。ゲート電極１４の形成方法としては、リフトオフ法や、ゲート電極１４を構成する導電材料をスパッタリング法や蒸着法などで堆積し、リソグラフィとエッチングにより電極に加工する方法などを挙げることができる。
以上の工程により、リザバー計算用の電子素子であるＥＤＬＴ（１０１）が製造される。
製造されたＥＤＬＴ（１０１）は、（ａ）非線形特性（ｂ）短期記憶および（ｃ）高次元性というリザバー計算に必須な機能をもち、コンパクトで高集積化が可能で計算リソースを抑えることが可能なものになる。
【0020】
（実施の形態２）
実施の形態２では、イオン伝導体から半導体チャネル層へのイオン移動効果によって半導体のキャリア変調を行うリザバー計算用電子素子について述べる。
実施の形態２では、イオン伝導体から半導体チャネル層へのイオン移動効果によって半導体のキャリア変調を行うリザバー計算用電子素子について述べる。
【0021】
＜電子素子の構造＞
実施の形態２のリザバー計算用電子素子１０３は、図８に示されるように、イオン伝導体２６と、チャネル層２１をコアにして、それにゲート電極１４、ソース電極１２およびドレイン電極１３を備えたイオン移動トランジスタ（ＩＴＴ：Ｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）であり、そのＩＴＴのドレイン電流をリザバーとして利用するものである。リザバー計算を高集積化が可能なハードで行うことにより、計算リソースを抑制することが可能になる。
ここで、ソース電極１２およびドレイン電極１３は半導体層であるチャネル層２１に電気的に接する。特に、オーミック接触で接するのが好ましい。イオン伝導体２６としては特に限定はないが、リチウムイオン伝導性ガラス、リン酸リチウム、ナフィオン、メソポーラスシリカ、Ｒｂ、Ａｇ４Ｉ５、Ｒｂ４Ｃｕ１６Ｉ７Ｃｌ１３、ＡｇＩ、ＣｕＩ、Ｌｉ３Ｎ、Ｌｉ－ＳｉＯ２－ＺｒＯ２（ＬＺＳＯ）、ＰＥＯ（ポリエチレンオキシド）／ＬｉＣｌＯ４、１－エチル－３－メチルイミダゾリウムービス（トリフルオロメタンスルホニル）イミド（ＥＭＩ－ＴＦＳＩ）を用いることができ、チャネル層２１としては、ＷＯ３、ＴｉＯ２、ＦｅＯ４、ＬｉＣＩＯ２、ＬｉＦｅＰＯ４、ＬｉＮｉＯ２、Ｌｉ２ＭｎＯ３、Ｎａ２Ｆｅ２（ＳＯ４）３、Ｎａ７Ｖ（４ＰＯ４）、Ｐ２Ｏ７、Ｋ２／３Ｎｉ２／３Ｔｅ１／３Ｏ２、ＭｏＳ２、ＺｎＯ、グラフェン、グラファイト、酸化グラファイト、Ａｇ２Ｓ，Ｃｕ２Ｓを用いることができる。移動するイオンとしては特に限定はないが、Ｌｉ＋イオン、Ｈ＋イオン、Ｎａ＋イオン、Ｋ＋イオン、Ａｇ＋イオン、Ｃｕ＋イオン、Ｃｌ－イオン、Ｂｒ－イオン、Ｉ－イオン、ＳＯ４ －イオン、ＦｅＣｌ４ －イオン、Ｈ－イオン、ＯＨ－イオン、ＢＦ４ －イオン、ＰＦ６ －イオン、ＣＦ３ＳＯ－イオン、（ＦＳＯ２）２Ｎ－イオン、（ＣＦ３ＳＯ２）２Ｎ－イオン、Ｃ６Ｈ１１Ｎ２ ＋イオン、Ｃ１０Ｈ２０Ｆ６Ｎ２Ｏ５Ｓ２ ＋イオンからなる群より選ばれる１以上を挙げることができる。
ＩＴＴ（１０３）は、実施例２に示されるように、（ａ）非線形特性（ｂ）短期記憶および（ｃ）高次元性というリザバー計算に必須な機能をもち、コンパクトで高集積化が可能で計算リソースを抑えることが可能なものである。
実施の形態２のリザバー計算用電子素子１０３は、図８に示されるように、イオン伝導体２６と、チャネル層２１をコアにして、それにゲート電極１４、ソース電極１２およびドレイン電極１３を備えたイオン移動トランジスタ（ＩＴＴ：Ｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）であり、そのＩＴＴのドレイン電流をリザバーとして利用するものである。リザバー計算を高集積化が可能なハードで行うことにより、計算リソースを抑制することが可能になる。
ここで、ソース電極１２およびドレイン電極１３は半導体層であるチャネル層２１に電気的に接する。特に、オーミック接触で接するのが好ましい。イオン伝導体２６としては特に限定はないが、リチウムイオン伝導性ガラス、リン酸リチウム、ナフィオン、メソポーラスシリカ、Ｒｂ、Ａｇ４Ｉ５、Ｒｂ４Ｃｕ１６Ｉ７Ｃｌ１３、ＡｇＩ、ＣｕＩ、Ｌｉ３Ｎ、Ｌｉ－ＳｉＯ２－ＺｒＯ２（ＬＺＳＯ）、ＰＥＯ（ポリエチレンオキシド）／ＬｉＣｌＯ４、１－エチル－３－メチルイミダゾリウムービス（トリフルオロメタンスルホニル）イミド（ＥＭＩ－ＴＦＳＩ）を用いることができ、チャネル層２１としては、ＷＯ３、ＴｉＯ２、ＦｅＯ４、ＬｉＣＩＯ２、ＬｉＦｅＰＯ４、ＬｉＮｉＯ２、Ｌｉ２ＭｎＯ３、Ｎａ２Ｆｅ２（ＳＯ４）３、Ｎａ７Ｖ（４ＰＯ４）、Ｐ２Ｏ７、Ｋ２／３Ｎｉ２／３Ｔｅ１／３Ｏ２、ＭｏＳ２、ＺｎＯ、グラフェン、グラファイト、酸化グラファイト、Ａｇ２Ｓ，Ｃｕ２Ｓを用いることができる。移動するイオンとしては特に限定はないが、Ｌｉ＋イオン、Ｈ＋イオン、Ｎａ＋イオン、Ｋ＋イオン、Ａｇ＋イオン、Ｃｕ＋イオン、Ｃｌ－イオン、Ｂｒ－イオン、Ｉ－イオン、ＳＯ４ －イオン、ＦｅＣｌ４ －イオン、Ｈ－イオン、ＯＨ－イオン、ＢＦ４ －イオン、ＰＦ６ －イオン、ＣＦ３ＳＯ－イオン、（ＦＳＯ２）２Ｎ－イオン、（ＣＦ３ＳＯ２）２Ｎ－イオン、Ｃ６Ｈ１１Ｎ２ ＋イオン、Ｃ１０Ｈ２０Ｆ６Ｎ２Ｏ５Ｓ２ ＋イオンからなる群より選ばれる１以上を挙げることができる。
ＩＴＴ（１０３）は、実施例２に示されるように、（ａ）非線形特性（ｂ）短期記憶および（ｃ）高次元性というリザバー計算に必須な機能をもち、コンパクトで高集積化が可能で計算リソースを抑えることが可能なものである。
【0022】
なお、実施の形態１のＥＤＬＴ（１０１）では、ドレイン電流をリザバー状態として利用した場合について説明したが、リザバー状態としての利用対象はドレイン電流に限らない。本発明のリザバー素子は、後述の実施例２で示すように、ゲート電流をリザバー状態としての利用対象とすることもできる。
【0023】
また、図１１に示すように、入力情報を処理する入力素子３０１からの入力信号を本発明のリザバー素子３０２（前述の構成１から１１の何れか一に記載のリザバー計算用電子素子）にて処理し、その出力信号を出力素子３０３に伝達して、出力素子３０３で処理して出力する情報処理装置１００１としてもよい。情報処理装置１００１は、少ない計算リソースで、消費電力も少なく、装置的にも小型の情報処理装置になる。
【実施例0024】
（実施例１）
実施例１では、イオン伝導体‐半導体界面における電気二重層（ＥＤＬ）効果によって半導体のキャリア変調を行う電気二重層トランジスタ（ＥＤＬＴ）を試作して、それをリザバー計算電子素子として物理実装し、画像認識や時系列データ解析等のタスクを通してその性能を評価した。
実施例１では、イオン伝導体‐半導体界面における電気二重層（ＥＤＬ）効果によって半導体のキャリア変調を行う電気二重層トランジスタ（ＥＤＬＴ）を試作して、それをリザバー計算電子素子として物理実装し、画像認識や時系列データ解析等のタスクを通してその性能を評価した。
【0025】
＜素子とその構造＞
ＥＤＬＴ（１０１）の主要部構造を図１（ａ）および図２に示す。
イオン伝導体１６は、パルスレーザー堆積法で成膜したＬｉイオン伝導体であるＬｉ－ＳｉＯ２－ＺｒＯ２（ＬＺＳＯ）薄膜とした。その厚さは約７００ｎｍである。
半導体層（基板）１１としては、厚さが３００μｍで結晶面が（１００）の単結晶ダイヤモンドを用いた。
チャネル層１５は、化学的に不活性で理想的なＥＤＬ効果を示す水素終端ダイヤモンドを用いた。ここで、水素終端ダイヤモンドは化学気相成長法で作製した。具体的には、マイクロ波プラズマ化学気相成長法でＲＦパワー９５０Ｗ、基板温度９４０℃のもとメタンと水素をそれぞれ０．５ｓｃｃｍ、１０００ｓｃｃｍ導入して作製した。チャネル長は１００μｍ、チャネル幅は８００μｍである。
ソース１２およびドレイン１３の両電極は電子線蒸着法によって連続的に成膜したパラジウムおよび白金からなり、その厚さはそれぞれ１０ｎｍ、３５ｎｍとした。
ゲート電極１４はパルスレーザー堆積法によって成膜したコバルト酸リチウムおよび電子線蒸着法によって成膜した白金からなり、その厚さはそれぞれ１００ｎｍ、５０ｎｍとした。
ＥＤＬＴ（１０１）の主要部構造を図１（ａ）および図２に示す。
イオン伝導体１６は、パルスレーザー堆積法で成膜したＬｉイオン伝導体であるＬｉ－ＳｉＯ２－ＺｒＯ２（ＬＺＳＯ）薄膜とした。その厚さは約７００ｎｍである。
半導体層（基板）１１としては、厚さが３００μｍで結晶面が（１００）の単結晶ダイヤモンドを用いた。
チャネル層１５は、化学的に不活性で理想的なＥＤＬ効果を示す水素終端ダイヤモンドを用いた。ここで、水素終端ダイヤモンドは化学気相成長法で作製した。具体的には、マイクロ波プラズマ化学気相成長法でＲＦパワー９５０Ｗ、基板温度９４０℃のもとメタンと水素をそれぞれ０．５ｓｃｃｍ、１０００ｓｃｃｍ導入して作製した。チャネル長は１００μｍ、チャネル幅は８００μｍである。
ソース１２およびドレイン１３の両電極は電子線蒸着法によって連続的に成膜したパラジウムおよび白金からなり、その厚さはそれぞれ１０ｎｍ、３５ｎｍとした。
ゲート電極１４はパルスレーザー堆積法によって成膜したコバルト酸リチウムおよび電子線蒸着法によって成膜した白金からなり、その厚さはそれぞれ１００ｎｍ、５０ｎｍとした。
【0026】
＜特性評価方法＞
入力データを入力電圧信号としてゲート電極１４に印加し、その時のドレイン電流応答ＩＤをリザバーの出力とした（図２）。ＥＤＬＴの動作特性はイオン伝導体内のイオンＬｉ＋と水素終端ダイヤモンドの電子の振る舞いにより決まるが、下記に示すように、良好な入出力非線形性や短期記憶が確認された。なお、測定装置としては４２００Ａ－ＳＣＳ（ケースレー社製）を用いた。
入力データを入力電圧信号としてゲート電極１４に印加し、その時のドレイン電流応答ＩＤをリザバーの出力とした（図２）。ＥＤＬＴの動作特性はイオン伝導体内のイオンＬｉ＋と水素終端ダイヤモンドの電子の振る舞いにより決まるが、下記に示すように、良好な入出力非線形性や短期記憶が確認された。なお、測定装置としては４２００Ａ－ＳＣＳ（ケースレー社製）を用いた。
【0027】
＜特性評価１＞
特性評価１は、ＥＤＬＴ１０１をリザバーとして利用して行った手書き文字認識の例である。
そこでは、２８×２８ピクセルの手書き数字を各ピクセルごとに入力の有無に応じて“１”と“０”のバイナリ情報に変換した後、４ピクセルごとの時系列データに変換してＥＤＬＴ（１０１）に入力し、ドレイン電極１３からの出力電流ＩＤを測定した。
特性評価１は、ＥＤＬＴ１０１をリザバーとして利用して行った手書き文字認識の例である。
そこでは、２８×２８ピクセルの手書き数字を各ピクセルごとに入力の有無に応じて“１”と“０”のバイナリ情報に変換した後、４ピクセルごとの時系列データに変換してＥＤＬＴ（１０１）に入力し、ドレイン電極１３からの出力電流ＩＤを測定した。
【0028】
詳細には、以下に示す手順で測定を行った。
時系列データは“００００”から“１１１１”までの１６通りであるが、これをパルス電圧信号に変換した。パルス電圧信号のパルス間隔は１２．５ｍｓで、パルス幅とパルス振幅はそれぞれ１０ｍｓ、０．８Ｖである。そして、ドレイン電極１３に－０．５Ｖのドレイン電圧を印加しながら、パルス電圧信号をゲート電極１４に印加して、その時のドレイン電流応答ＩＤを測定した。
時系列データは“００００”から“１１１１”までの１６通りであるが、これをパルス電圧信号に変換した。パルス電圧信号のパルス間隔は１２．５ｍｓで、パルス幅とパルス振幅はそれぞれ１０ｍｓ、０．８Ｖである。そして、ドレイン電極１３に－０．５Ｖのドレイン電圧を印加しながら、パルス電圧信号をゲート電極１４に印加して、その時のドレイン電流応答ＩＤを測定した。
【0029】
例として、“１０１１”のピクセルに対応する時系列データを入力した際のドレイン電流ＩＤの応答を図３に示す。
この結果から、入力に対して出力であるドレイン電流ＩＤは非線形に変化することと、過去の入力を反映する短期記憶特性を有していることがわかる。
この結果から、入力に対して出力であるドレイン電流ＩＤは非線形に変化することと、過去の入力を反映する短期記憶特性を有していることがわかる。
【0030】
次に、４データ入力後のドレイン電流を、“１１１１”を入力したあとのドレイン電流値が１になるように規格化したものをリザバー状態とした。
図４に“００００”から“１１１１”までの１６通りのピクセル情報を入力したときのリザバー状態を示す。１６通りの入力に対してリザバー状態はすべて異なる値をとっていることから１６種類の入力をよく分類していることがわかる。
図４に“００００”から“１１１１”までの１６通りのピクセル情報を入力したときのリザバー状態を示す。１６通りの入力に対してリザバー状態はすべて異なる値をとっていることから１６種類の入力をよく分類していることがわかる。
【0031】
次に、入力パルス電圧信号の符号を反転させた場合のリザバー状態を取得し、これを画像認識に利用しない場合を１ｃｈ、利用する場合を２ｃｈとした。
画像認識では、７８４ピクセルの画像データを１９６データ（１ｃｈ）もしくは３９２データ（２ｃｈ）のリザバー状態からなるデータに変換して、これを読み出し部のネットワークに入力して学習と試験を行った。
読み出し部のネットワーク構造は、入力層が入力データ数に対応する１９６ノードもしくは３９２ノードで出力層が０～９の数字に対応する１０ノードからなる１９６×１０もしくは３９２×１０のネットワークである。ここで、出力層の活性化関数としてシグモイド関数を用いた。
画像認識では、７８４ピクセルの画像データを１９６データ（１ｃｈ）もしくは３９２データ（２ｃｈ）のリザバー状態からなるデータに変換して、これを読み出し部のネットワークに入力して学習と試験を行った。
読み出し部のネットワーク構造は、入力層が入力データ数に対応する１９６ノードもしくは３９２ノードで出力層が０～９の数字に対応する１０ノードからなる１９６×１０もしくは３９２×１０のネットワークである。ここで、出力層の活性化関数としてシグモイド関数を用いた。
【0032】
ネットワークの学習は、学習率を０．１とした最小二乗法で行い、画像認識正答率は学習済みのネットワークに１万枚の試験データを入力してその正誤結果から計算した。
学習画像枚数を１００枚から６００００枚まで変化させながら正答率を評価した結果を図５に示す。また、参考として、一般的に画像認識で用いられる３層のニューラルネットワークを利用した場合の画像認識正答率も示した。ニューラルネットワークの構造は、入力層が７８４ニューロン、中間層が１００ニューロンで出力層が１０ニューロンの７８４×１００×１０の全結合ネットワークであり、入力層から中間層への学習率が０．４、中間層から出力層への学習率が０．２である。また、活性化関数にはシグモイド関数を用いて誤差逆伝搬法で学習を行った。
学習画像枚数を１００枚から６００００枚まで変化させながら正答率を評価した結果を図５に示す。また、参考として、一般的に画像認識で用いられる３層のニューラルネットワークを利用した場合の画像認識正答率も示した。ニューラルネットワークの構造は、入力層が７８４ニューロン、中間層が１００ニューロンで出力層が１０ニューロンの７８４×１００×１０の全結合ネットワークであり、入力層から中間層への学習率が０．４、中間層から出力層への学習率が０．２である。また、活性化関数にはシグモイド関数を用いて誤差逆伝搬法で学習を行った。
【0033】
ＥＤＬＴ（１０１）を利用したリザバー計算による画像認識の正答率は、学習画像枚数が２０００枚以下で試験画像枚数と比べて少ない領域、すなわち認識難易度がより高い領域では、３層ニューラルネットワークに匹敵する正答率を示した。
３層のニューラルネットワークでは学習させるノード間リンクの数が７８４×１００×１０＝７８４０００個であるのに対し、リザバー計算では学習させるノード間リンクの数は１ｃｈの場合１９６×１＝１９６０個、２ｃｈの場合３９２×１０＝３９２０個であるため、それぞれニューラルネットワークの４００分の１および２００分の１である。３層のニューラルネットワークと比べて非常に小規模なネットワークであるにも関わらず、これに匹敵する正答率を示したことは本デバイスがリザバーとして高い能力を有することを示す。
３層のニューラルネットワークでは学習させるノード間リンクの数が７８４×１００×１０＝７８４０００個であるのに対し、リザバー計算では学習させるノード間リンクの数は１ｃｈの場合１９６×１＝１９６０個、２ｃｈの場合３９２×１０＝３９２０個であるため、それぞれニューラルネットワークの４００分の１および２００分の１である。３層のニューラルネットワークと比べて非常に小規模なネットワークであるにも関わらず、これに匹敵する正答率を示したことは本デバイスがリザバーとして高い能力を有することを示す。
【0034】
＜特性評価２＞
特性評価２では、二次非線形力学方程式の解析タスクを示す。
入力を０から０．５までのランダムな値を取る時系列データであるｕ（κ）として、
ｙ（κ）＝０．４ｙ（κ―１）＋０．４ｙ（κ―１）ｙ（κ―２）
＋０．６ｕ３（κ）＋０．１ ・・・式（１）
で表される二次非線形力学方程式のｕからｙ変換の学習と試験を行った。なお、κは離散時間である。
特性評価２では、二次非線形力学方程式の解析タスクを示す。
入力を０から０．５までのランダムな値を取る時系列データであるｕ（κ）として、
ｙ（κ）＝０．４ｙ（κ―１）＋０．４ｙ（κ―１）ｙ（κ―２）
＋０．６ｕ３（κ）＋０．１ ・・・式（１）
で表される二次非線形力学方程式のｕからｙ変換の学習と試験を行った。なお、κは離散時間である。
【0035】
入力波形ｕ（κ）と式（１）で表されるｙ（κ）の例を図６に示す。入力データｕ（κ）を７種類のパルス間隔（１ｍｓ，２ｍｓ，５ｍｓ，１０ｍｓ，２０ｍｓ，５０ｍｓ，１００ｍｓ）のパルス電圧信号（パルス幅１０ｍｓ、パルス振幅０．８Ｖ）に変換してＥＤＬＴ（１０１）に入力し、７ｃｈの出力データの線形結合で予測波形を再生成した。したがって、読み出し部のネットワークサイズは７×１である。
そして、式（１）から得られる教師データを基に読み出し部を線形回帰で学習させた。
次に、試験データとして訓練データとは異なるランダム波ｕ（κ）を試験データとしてＥＤＬＴ（１０１）に入力し、リザバー状態を取得した。これらのリザバー状態を学習済みのネットワークに入力して得られた波形を予測波形とし、式（１）から得られる目標波形と比較することで誤差を計算し精度を評価した。
そして、式（１）から得られる教師データを基に読み出し部を線形回帰で学習させた。
次に、試験データとして訓練データとは異なるランダム波ｕ（κ）を試験データとしてＥＤＬＴ（１０１）に入力し、リザバー状態を取得した。これらのリザバー状態を学習済みのネットワークに入力して得られた波形を予測波形とし、式（１）から得られる目標波形と比較することで誤差を計算し精度を評価した。
【0036】
図７に試験データから得られた予測波形と目標波形を示す。このときの正規化平均二乗誤差（ＮＭＳＥ）は２．７７×１０－３と十分低く、よい一致を示した。
式（１）は右辺第一項に一次の遅れ、右辺第二項に二次の遅れを含む非線形な方程式であり、よい一致を示したことはＥＤＬＴ（１０１）を利用したリザバーが良好な非線形特性と短期記憶特性を有することを意味する。また、パルス間隔制御によって入力波形がこのタスクを実行するのに十分な程度高次元化されていることを示す。
式（１）は右辺第一項に一次の遅れ、右辺第二項に二次の遅れを含む非線形な方程式であり、よい一致を示したことはＥＤＬＴ（１０１）を利用したリザバーが良好な非線形特性と短期記憶特性を有することを意味する。また、パルス間隔制御によって入力波形がこのタスクを実行するのに十分な程度高次元化されていることを示す。
【0037】
（実施例２）
実施例２では、イオン伝導体から半導体チャネル層へのイオン移動効果によって半導体のキャリア変調を行うイオン移動トランジスタ（ＩＴＴ）（１０３）を試作して、それをリザバー計算電子素子として物理実装し、実施例１同様に時系列データのタスクを通して性能を評価した。
実施例２では、イオン伝導体から半導体チャネル層へのイオン移動効果によって半導体のキャリア変調を行うイオン移動トランジスタ（ＩＴＴ）（１０３）を試作して、それをリザバー計算電子素子として物理実装し、実施例１同様に時系列データのタスクを通して性能を評価した。
【0038】
＜素子とその構造＞
主要部構造を図８に示す。
イオン伝導体２６は、Ｌｉイオン伝導体であるリチウム伝導性ガラス基板（オハラ社製）とした。その厚さは１５０μｍである。
チャネル層２１は、可逆的なイオン移動を起こすＷＯ３薄膜を用いた。ここで、ＷＯ３は交流スパッタリング法で作製した。チャネル長は１００μｍ、チャネル幅は８００μｍである。
ソース１２およびドレイン１３の両電極は交流スパッタリング法によって成膜した白金からなり、その厚さはそれぞれ６０ｎｍとした。
ゲート電極１４はパルスレーザー堆積法によって成膜したコバルト酸リチウムおよび電子線蒸着法によって成膜した白金からなり、その厚さはそれぞれ１００ｎｍ、５０ｎｍとした。
主要部構造を図８に示す。
イオン伝導体２６は、Ｌｉイオン伝導体であるリチウム伝導性ガラス基板（オハラ社製）とした。その厚さは１５０μｍである。
チャネル層２１は、可逆的なイオン移動を起こすＷＯ３薄膜を用いた。ここで、ＷＯ３は交流スパッタリング法で作製した。チャネル長は１００μｍ、チャネル幅は８００μｍである。
ソース１２およびドレイン１３の両電極は交流スパッタリング法によって成膜した白金からなり、その厚さはそれぞれ６０ｎｍとした。
ゲート電極１４はパルスレーザー堆積法によって成膜したコバルト酸リチウムおよび電子線蒸着法によって成膜した白金からなり、その厚さはそれぞれ１００ｎｍ、５０ｎｍとした。
【0039】
＜特性評価方法＞
入力データを入力電圧信号としてゲート電極１４に印加し、その時のドレイン電流応答ＩＤ、およびゲート電流応答ＩGをリザバーの出力とした（図８）。ＩＴＴ（１０３）の動作特性は主にＷＯ３内のイオンおよび電子、およびイオン伝導体内のイオンの振る舞いにより決まるが、下記に示すように、良好な入出力非線形性や短期記憶が確認された。なお、測定装置としては４２００Ａ－ＳＣＳ（ケースレー製）を用いた。
入力データを入力電圧信号としてゲート電極１４に印加し、その時のドレイン電流応答ＩＤ、およびゲート電流応答ＩGをリザバーの出力とした（図８）。ＩＴＴ（１０３）の動作特性は主にＷＯ３内のイオンおよび電子、およびイオン伝導体内のイオンの振る舞いにより決まるが、下記に示すように、良好な入出力非線形性や短期記憶が確認された。なお、測定装置としては４２００Ａ－ＳＣＳ（ケースレー製）を用いた。
【0040】
＜特性評価＞
特性評価では、二次非線形力学方程式の解析タスクを示す。
実施例１と同様に、入力を０から０．５までのランダムな値を取る時系列データであるｕ（κ）として、
ｙ（κ）＝０．４ｙ（κ―１）＋０．４ｙ（κ―１）ｙ（κ―２）
＋０．６ｕ３（κ）＋０．１ ・・・式（１）
で表される二次非線形力学方程式のｕからｙ変換の学習と試験を行った。なお、κは離散時間である。
特性評価では、二次非線形力学方程式の解析タスクを示す。
実施例１と同様に、入力を０から０．５までのランダムな値を取る時系列データであるｕ（κ）として、
ｙ（κ）＝０．４ｙ（κ―１）＋０．４ｙ（κ―１）ｙ（κ―２）
＋０．６ｕ３（κ）＋０．１ ・・・式（１）
で表される二次非線形力学方程式のｕからｙ変換の学習と試験を行った。なお、κは離散時間である。
【0041】
入力データｕ（κ）をパルス間隔（１０ｓ）のパルス電圧信号（パルス幅１０ｓ、パルス振幅０．５Ｖ）に変換してＩＴＴ（１０３）に入力し、ドレイン電流２０ｃｈの出力データの線形結合、およびドレイン電流２０ｃｈの出力データに加えてゲート電流２０ｃｈの出力データを加えた合計４０ｃｈで予測波形を再生成した。したがって、読み出し部のネットワークサイズは２０×１、もしくは４０×１である。
そして、式（１）から得られる教師データを基に読み出し部を線形回帰で学習させた。
次に、試験データとして訓練データとは異なるランダム波ｕ（κ）を試験データとしてＩＴＴ（１０３）に入力し、リザバー状態を取得した。これらのリザバー状態を学習済みのネットワークに入力して得られた波形を予測波形とし、式（１）から得られる目標波形と比較することで誤差を計算し精度を評価した。
そして、式（１）から得られる教師データを基に読み出し部を線形回帰で学習させた。
次に、試験データとして訓練データとは異なるランダム波ｕ（κ）を試験データとしてＩＴＴ（１０３）に入力し、リザバー状態を取得した。これらのリザバー状態を学習済みのネットワークに入力して得られた波形を予測波形とし、式（１）から得られる目標波形と比較することで誤差を計算し精度を評価した。
【0042】
図９にドレイン電流のみを用いた場合の試験データから得られた予測波形と目標波形を示す。このときの正規化平均二乗誤差（ＮＭＳＥ）は７.７8×１０－4と十分低く、よい一致を示した。図１０にドレイン電流とゲート電流の両方を用いた場合の試験データから得られた予測波形と目標波形を示す。このときの正規化平均二乗誤差（ＮＭＳＥ）は５.７９×１０－4と、ドレイン電流のみの場合より予測精度が改善した。
式（１）は右辺第一項に一次の遅れ、右辺第二項に二次の遅れを含む非線形な方程式であり、よい一致を示したことはＩＴＴ（１０３）を利用したリザバーが良好な非線形特性と短期記憶特性を有することを意味する。また、パルス間隔制御によって入力波形がこのタスクを実行するのに十分な程度高次元化されていることを示す。
式（１）は右辺第一項に一次の遅れ、右辺第二項に二次の遅れを含む非線形な方程式であり、よい一致を示したことはＩＴＴ（１０３）を利用したリザバーが良好な非線形特性と短期記憶特性を有することを意味する。また、パルス間隔制御によって入力波形がこのタスクを実行するのに十分な程度高次元化されていることを示す。
【産業上の利用可能性】
【0043】
本発明により、リザバー部の非線形性が高くて計算リソースを抑えることができ、かつコンパクトで集積化に適するリザバー計算用の電子素子が提供される。このため、本発明は、産業の発展に大いに寄与するものと考える。
【符号の説明】
【0044】
１１：半導体層（水素終端ダイヤモンド）
１２：ソース電極（ソース）
１３：ドレイン電極（ドレイン）
１４：ゲート電極（ゲート）
１５：チャネル層
１６：イオン伝導体（ＬＳＺＯ）
２１：チャネル層（ＷＯ３）
２６：イオン伝導体（リチウムイオン伝導性ガラス基板）
１０１：電子素子（リザバー素子、電気二重層トランジスタ、ＥＤＬＴ）
１０２：電子素子（リザバー素子、電気二重層トランジスタ、ＥＤＬＴ）
１０３：電子素子（リザバー素子、イオン移動トランジスタ、ＩＴＴ）
３０１：入力素子
３０２：リザバー素子
３０３：出力素子
１００１：情報処理装置
１２：ソース電極（ソース）
１３：ドレイン電極（ドレイン）
１４：ゲート電極（ゲート）
１５：チャネル層
１６：イオン伝導体（ＬＳＺＯ）
２１：チャネル層（ＷＯ３）
２６：イオン伝導体（リチウムイオン伝導性ガラス基板）
１０１：電子素子（リザバー素子、電気二重層トランジスタ、ＥＤＬＴ）
１０２：電子素子（リザバー素子、電気二重層トランジスタ、ＥＤＬＴ）
１０３：電子素子（リザバー素子、イオン移動トランジスタ、ＩＴＴ）
３０１：入力素子
３０２：リザバー素子
３０３：出力素子
１００１：情報処理装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
