(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-10-20
(45)【発行日】2023-10-30
(54)【発明の名称】給電装置
(51)【国際特許分類】
H02J 7/00 20060101AFI20231023BHJP
G06N 3/063 20230101ALI20231023BHJP
H02J 7/02 20160101ALI20231023BHJP
H02J 50/40 20160101ALI20231023BHJP
【ＦＩ】
H02J7/00 301D
G06N3/063
H02J7/00 B
H02J7/02 F
H02J50/40
【請求項の数】
4
(21)【出願番号】P 2022115560
(22)【出願日】2022-07-20
(62)【分割の表示】P 2019549674の分割
【原出願日】2018-10-24
(65)【公開番号】P2022140531
(43)【公開日】2022-09-26
【審査請求日】2022-08-17
(31)【優先権主張番号】P 2017213048
(32)【優先日】2017-11-02
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】000153878
【氏名又は名称】株式会社半導体エネルギー研究所
(72)【発明者】
【氏名】楠 紘慈
(72)【発明者】
【氏名】伊佐 敏行
(72)【発明者】
【氏名】千田 章裕
(72)【発明者】
【氏名】豊高 耕平
(72)【発明者】
【氏名】田島 亮太
【審査官】大濱 伸也
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１２－０２９４７０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平１１－１４６５６９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－０９５９８３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－０８０４０８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－１３５８８４（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１７／１４１１４１（ＷＯ，Ａ１）
【文献】中国特許出願公開第１０１９２４３８５（ＣＮ，Ａ）
【文献】米国特許第５７１４８６６（ＵＳ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１１／０６１８０９（ＷＯ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１５／０１８０２４１（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２００７－２４０３０８（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０２Ｊ ７／００－７／１２
Ｈ０２Ｊ ７／３４－７／３６
Ｈ０２Ｊ ５０／００－５０／９０
Ｈ０１Ｍ １０／４２－１０／４８
Ｇ０６Ｎ ３／０６３
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
ニューラルネットワークを用いて、第１の蓄電池および第２の蓄電池に無線で充電を行う機能を有する給電装置であって、
給電コイルと、
前記給電コイルと接続された制御回路と、を有し、
前記制御回路は、整流回路と、復調回路と、変調回路と、定電圧回路と、を有し、
前記制御回路は、
前記第１の蓄電池の第１の残容量値と、前記第２の蓄電池の第２の残容量値とを推定する第１の機能と、
推定した前記第１の残容量値および推定した前記第２の残容量値を、前記ニューラルネットワークに与える第２の機能と、
前記ニューラルネットワークから出力された第１の値および第２の値に応じて、前記第１の蓄電池および前記第２の蓄電池のいずれかを選択し、選択された蓄電池への充電を行う第３の機能と、を有し、
前記第１の値は、前記第１の残容量値に応じた値であり、
前記第２の値は、前記第２の残容量値に応じた値である、給電装置。
【請求項2】
ニューラルネットワークを用いて、第１の蓄電池および第２の蓄電池に無線で充電を行う機能を有する給電装置であって、
給電コイルと、
前記給電コイルと接続された制御回路と、を有し、
前記制御回路は、チャネル形成領域に酸化物半導体を含むトランジスタを複数有し、
前記制御回路は、
前記第１の蓄電池の第１の残容量値と、前記第２の蓄電池の第２の残容量値とを推定する第１の機能と、
推定した前記第１の残容量値および推定した前記第２の残容量値を、前記ニューラルネットワークに与える第２の機能と、
前記ニューラルネットワークから出力された第１の値および第２の値に応じて、前記第１の蓄電池および前記第２の蓄電池のいずれかを選択し、選択された蓄電池への充電を行う第３の機能と、を有し、
前記第１の値は、前記第１の残容量値に応じた値であり、
前記第２の値は、前記第２の残容量値に応じた値である、給電装置。
【請求項3】
ニューラルネットワークを用いて、第１の蓄電池および第２の蓄電池に無線で充電を行う機能を有する給電装置であって、
給電コイルと、
前記給電コイルと接続された制御回路と、
前記制御回路と接続されたメモリと、を有し、
前記制御回路は、整流回路と、復調回路と、変調回路と、定電圧回路と、を有し、
前記制御回路は、
前記第１の蓄電池の第１の残容量値と、前記第２の蓄電池の第２の残容量値とを推定する第１の機能と、
推定した前記第１の残容量値および推定した前記第２の残容量値を、前記ニューラルネットワークに与える第２の機能と、
前記ニューラルネットワークから出力された第１の値および第２の値に応じて、前記第１の蓄電池および前記第２の蓄電池のいずれかを選択し、選択された蓄電池への充電を行う第３の機能と、を有し、
前記第１の値は、前記第１の残容量値に応じた値であり、
前記第２の値は、前記第２の残容量値に応じた値であり、
前記メモリは、チャネル形成領域に酸化物半導体を含むトランジスタを有する、給電装置。
【請求項4】
ニューラルネットワークを用いて、第１の蓄電池および第２の蓄電池に無線で充電を行う機能を有する給電装置であって、
給電コイルと、
前記給電コイルと接続された制御回路と、
前記制御回路と接続されたメモリと、を有し、
前記制御回路は、チャネル形成領域に酸化物半導体を含むトランジスタを複数有し、
前記制御回路は、
前記第１の蓄電池の第１の残容量値と、前記第２の蓄電池の第２の残容量値とを推定する第１の機能と、
推定した前記第１の残容量値および推定した前記第２の残容量値を、前記ニューラルネットワークに与える第２の機能と、
前記ニューラルネットワークから出力された第１の値および第２の値に応じて、前記第１の蓄電池および前記第２の蓄電池のいずれかを選択し、選択された蓄電池への充電を行う第３の機能と、を有し、
前記第１の値は、前記第１の残容量値に応じた値であり、
前記第２の値は、前記第２の残容量値に応じた値であり、
前記メモリは、チャネル形成領域に酸化物半導体を含むトランジスタを有する、給電装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の一態様は、給電装置に関する。また、本発明の一態様は、無線により通信する機能を有する給電装置に関する。また、本発明の一態様は、蓄電池を用いた電子機器に関する。
【0002】
また、本発明の一態様は半導体装置に関する。
【0003】
また、本発明の一態様は、ニューラルネットワーク、及びそれを用いた給電装置に関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた電子機器に関する。
【0004】
なお、本明細書等において半導体装置とは、半導体特性を利用することで機能しうる装置全般を指す。表示装置、発光装置、記憶装置、電気光学装置、蓄電装置、半導体回路及び電子機器は、半導体装置を有する場合がある。
【0005】
なお、本発明の一態様は上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の技術分野は、物、方法、または、製造方法に関するものである。または、本発明の一態様は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、または、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関するものである。
【背景技術】
【0006】
無線給電等、電力供給源と接触していない状態において、電子機器等への対象物に対して給電を行う手法は一般的に用いられている。無線給電では、端子へ接続することなく簡便に給電を行うことができる。特許文献１では、磁界共鳴方式を利用して給電及び通信を行う例が開示されており、また携帯電話及び携帯情報端末が有するそれぞれの受電装置と送電装置との間で適用することができる給電システムの例が開示されている。
【0007】
また、近年、チャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタ（Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒトランジスタ、以下、ＯＳトランジスタと呼ぶ）が注目されている。ＯＳトランジスタはオフ電流が極めて小さい。そのことを利用して、ＯＳトランジスタを用いたアプリケーションが提案されている。例えば、特許文献２では、ニューラルネットワークの学習に、ＯＳトランジスタを用いた例が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0008】
【文献】特開２０１３－１２８３９４号公報
【文献】特開２０１６－２１９０１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
本発明の一態様は、電子機器が有する蓄電池の劣化を抑制することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、電子機器の消費電力を低減することを課題の一とする。
【0010】
または、本発明の一態様は、優れた性能を有する給電装置を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、蓄電池の劣化を抑制することができる給電装置を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、複数の蓄電池の充電を効率的に行うことができる給電装置を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、蓄電池の劣化を抑制することができる給電装置の動作方法を提供することを課題の一とする。
【0011】
または、本発明の一態様は、新規な半導体装置を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、新規なシステムを提供することを課題の一とする。
【0012】
なお、複数の課題の記載は、互いの課題の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一態様は、これらの課題の全て解決する必要はない。また、列記した以外の課題が、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、これらの課題も、本発明の一態様の課題となり得る。
【課題を解決するための手段】
【0013】
本発明の一態様は、給電コイルと、制御回路と、ニューラルネットワークと、を有する給電装置である。給電コイルが与える無線信号を用いて、蓄電池に充電を行う機能を有し、蓄電池は、給電コイルからの無線信号を受信する機能を有し、制御回路は、蓄電池の残容量値を推定する機能を有し、制御回路は、推定した残容量値をニューラルネットワークに与える機能を有し、ニューラルネットワークは、与えられた残容量値に応じた値を制御回路に出力し、制御回路は、ニューラルネットワークより出力された値に応じて蓄電池への充電条件を決定し、給電装置は、決定された充電条件に基づき、蓄電池への充電を行う機能を有する。
【0014】
または、本発明の一態様は、給電コイルと、制御回路と、ニューラルネットワークと、を有し、給電コイルが与える無線信号を用いて、第１の蓄電池および第２の蓄電池に充電を行う機能を有し、第１の蓄電池および第２の蓄電池は、給電コイルからの無線信号を受信する機能を有し、制御回路は、第１の蓄電池の残容量値および第２の蓄電池の残容量値を推定する機能を有し、制御回路は、推定した第１の蓄電池の残容量値および第２の蓄電池の残容量値をニューラルネットワークに与える機能を有し、ニューラルネットワークは、与えられた第１の蓄電池の残容量値に応じた第１の値と、第２の蓄電池の残容量値に応じた第２の値と、を制御回路に出力し、制御回路は、第１の値および第２の値に応じて、第１の蓄電池および第２の蓄電池のいずれかを選択し、選択された蓄電池への充電を行う機能を有する給電装置である。
【0015】
または、本発明の一態様は、蓄電池を有する電子機器及び給電装置を有するシステムであり、蓄電池は、給電装置により充電され、給電装置は、給電コイルと、制御回路と、ニューラルネットワークと、を有し、給電装置は、給電コイルが与える無線信号を用いて、蓄電池に充電を行う機能を有し、制御回路は、蓄電池の残容量値を推定する機能を有し、制御回路は、推定した残容量値をニューラルネットワークに与える機能を有し、ニューラルネットワークは、与えられた残容量値に応じた値を制御回路に出力し、制御回路は、出力された値に応じて、蓄電池への充電条件を決定し、給電装置は、決定された充電条件に基づき、蓄電池への充電を行う機能を有するシステムである。
【0016】
または、本発明の一態様は、給電装置の動作方法であり、給電コイルと、制御回路と、ニューラルネットワークと、を有し、給電装置近傍には、複数の蓄電池が配置され、複数の蓄電池はそれぞれ、固有の識別番号を有し、給電装置は、給電コイルが与える無線信号を用いて、複数の蓄電池の少なくとも一に充電を行う機能を有し、制御回路が、複数の蓄電池のそれぞれの残容量値を推定する第１のステップと、制御回路が、推定されたそれぞれの残容量値をニューラルネットワークに与える第２のステップと、ニューラルネットワークが、それぞれの残容量値に応じたそれぞれの値を制御回路に出力する第３のステップと、制御回路が、それぞれの値に応じて、複数の蓄電池のいずれを充電するかを選択し、選択された前記蓄電池の充電を行う第４のステップと、制御回路が、選択された蓄電池の充電を停止する第５のステップと、を有し、第１のステップ乃至第５のステップを１つのサイクルとし、１つのサイクルは複数回繰り返され、繰り返される１つのサイクル毎に、第２のステップでは、識別番号と、第１のステップで推定された残容量値と、が紐付けされた組データを制御回路に蓄積し、第４のステップにおいて、充電条件は、蓄積された組データを用いて決定される給電装置の動作方法である。また、第１のステップにおいて、制御回路により、給電装置または蓄電池が有する時計の時刻が測定され、第２のステップでは、識別番号と、第１のステップで推定された残容量値と、時刻と、が紐付けられた組データを制御回路に蓄積することが好ましい。また、制御回路は、メモリを有することが好ましく、第２のステップにおいて、識別番号と、第１のステップで推定された残容量値と、が紐付けされた組データは、メモリに蓄積され、メモリは、チャネル形成領域にインジウムを含む金属酸化物を用いたトランジスタを有することが好ましい。
【発明の効果】
【0017】
本発明の一態様により、電子機器が有する蓄電池の劣化を抑制することができる。また、本発明の一態様により、電子機器の消費電力を低減することができる。
【0018】
また、本発明の一態様により、優れた性能を有する給電装置を提供することができる。また、本発明の一態様により、蓄電池の劣化を抑制することができる給電装置を提供することができる。また、本発明の一態様により、複数の蓄電池の充電を効率的に行うことができる給電装置を提供することができる。また、本発明の一態様により、蓄電池の劣化を抑制することができる給電装置の動作方法を提供することができる。
【0019】
また、本発明の一態様により、新規な半導体装置を提供することができる。また、本発明の一態様により、新規なシステムを提供するができる。
【0020】
なお、これらの効果の記載は、他の効果の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一態様は、これらの効果の全てを有する必要はない。なお、これら以外の効果は、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、明細書、図面、請求項などの記載から、これら以外の効果を抽出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0021】
【図1】電子機器、給電装置およびブロックの一例を示す図。
【図2】電子機器および給電装置の上面図および斜視図。
【図3】電子機器、給電装置およびブロックの一例を示す図。
【図4】電子機器、給電装置およびブロックの一例を示す図。
【図5】給電装置の動作を示すフローチャート。
【図6】給電装置の動作を示すフローチャート。
【図7】給電装置の動作を示すフローチャート。
【図8】電子機器および給電装置の上面図および斜視図。
【図9】給電装置の上面図および斜視図。
【図10】給電装置の上面図。
【図11】電子機器の斜視図。
【図12】ニューラルネットワークの構成例を示す図。
【図13】半導体装置の構成例を示す図。
【図14】メモリセルの構成例を示す図。
【図15】オフセット回路の構成例を示す図。
【図16】タイミングチャート。
【図17】Ａ：ＮＯＳＲＡＭの構成例を示す機能ブロック図。Ｂ：メモリセルの構成例を示す回路図。
【図18】Ａ：メモリセルアレイの構成例を示す回路図。Ｂ、Ｃ：メモリセルの構成例を示す回路図。
【図19】Ａ：ＤＯＳＲＡＭのメモリセルの構成例を示す回路図。Ｂ：ＤＯＳＲＡＭの積層構造例を示す図。
【図20】電子機器の一例。
【図21】電子機器の一例。
【発明を実施するための形態】
【0022】
以下、実施の形態について図面を参照しながら説明する。但し、実施の形態は多くの異なる形態で実施することが可能であり、趣旨及びその範囲から逸脱することなくその形態及び詳細を様々に変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。従って、本発明は、以下の実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
【0023】
また、図面において、大きさ、層の厚さ、または領域は、明瞭化のために誇張されている場合がある。よって、必ずしもそのスケールに限定されない。なお図面は、理想的な例を模式的に示したものであり、図面に示す形状または値などに限定されない。
【0024】
また、本明細書は、以下の実施の形態を適宜組み合わせることが可能である。また、１つの実施の形態の中に、複数の構成例が示される場合は、構成例を適宜組み合わせることが可能である。
【0025】
なお、本明細書においてニューラルネットワークとは、生物の神経回路網を模し、学習によってニューロンどうしの結合強度を決定し、問題解決能力を持たせるモデル全般を指す。ニューラルネットワークは入力層、中間層（隠れ層ともいう）、出力層を有する。
【0026】
また、本明細書において、ニューラルネットワークについて述べる際に、既にある情報からニューロンとニューロンの結合強度（重み係数とも言う）を決定することを「学習」と呼ぶ場合がある。
【0027】
また、本明細書において、学習によって得られた結合強度を用いてニューラルネットワークを構成し、そこから新たな結論を導くことを「推論」と呼ぶ場合がある。
【0028】
また本明細書等において、チャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタをＯｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒトランジスタ、あるいはＯＳトランジスタと呼ぶ。
【0029】
（実施の形態１）
本実施の形態では、本発明の一態様の給電装置について説明する。
本実施の形態では、本発明の一態様の給電装置について説明する。
【0030】
＜給電装置＞
図１には給電装置１４０と、給電装置１４０と無線により通信する機能を有する電子機器１２０と、のそれぞれのブロック図の一例を示す。また図２（Ａ）には給電装置１４０および電子機器１２０の上面図の一例を示し、図２（Ｂ）には図２（Ａ）に対応する斜視図の一例を示す。
図１には給電装置１４０と、給電装置１４０と無線により通信する機能を有する電子機器１２０と、のそれぞれのブロック図の一例を示す。また図２（Ａ）には給電装置１４０および電子機器１２０の上面図の一例を示し、図２（Ｂ）には図２（Ａ）に対応する斜視図の一例を示す。
【0031】
給電装置１４０は、コイル１８５と、制御回路１８６と、メモリ１３２と、を有する。制御回路１８６は、ニューラルネットワークＮＮを有する。
【0032】
ニューラルネットワークＮＮにおいて、後述するようにＯＳトランジスタを用いることができる。ＯＳトランジスタを用いることにより後述するようにより少ないトランジスタ数で積和演算回路を構成することができる。そのため、ニューラルネットワークＮＮの回路規模の縮小を図ることができる。また、後述する構成を用いることにより、本発明の一態様のニューラルネットワークにおいて、演算精度の向上、消費電力の削減を図ることができる。
【0033】
例えば、アダプター１６２から給電装置１４０の制御回路１８６に電力が供給される。アダプター１６２は例えば、交流電源を直流電源に変換した後に出力する機能を有する。アダプター１６２はＡＣ／ＤＣアダプターと呼ばれる場合がある。制御回路１８６はパワーマネージメントＩＣを有してもよい。
【0034】
図１に示す電子機器１２０は、蓄電池１３５と、制御回路１８２と、コイル１８３と、を有する。また電子機器１２０は保護回路１３７、充電制御回路１７１、センサ素子１７４、ヒューズ１７６、トランジスタ１４７、トランジスタ１４８等を有することが好ましい。充電制御回路１７１はクーロンカウンタＣＣを有してもよい。電子機器１２０が有するブロック１６１については後述する。
【0035】
電子機器１２０は図２（Ｂ）に示すように筐体１３９を有し、筐体１３９に囲まれた空間内に、蓄電池１３５、コイル１８３、等が配置される。筐体１３９は例えば金属を用いることができる。金属としてアルミニウム、ステンレス、等を用いることができる。また、金属は電磁波、電波、等を遮蔽する場合があるため、筐体１３９の少なくとも一部には金属より遮蔽性が低い材料、例えばガラス、石英、プラスチック、可撓性の樹脂、等を用いることが好ましい。例えば、筐体１３９において給電装置１４０に面する面において、金属より遮蔽性が低い材料を用いることができる。
【0036】
給電装置１４０上、あるいは給電装置１４０の近傍には、電子機器１２０が配置される。給電装置１４０から電子機器１２０が有する蓄電池１３５の充電を行うことができる。より具体的には例えば、給電装置１４０が有するコイル１８５から電子機器１２０が有するコイル１８３へ、無線信号を送信することにより、蓄電池１３５の充電を行うことができる。
【0037】
給電装置１４０は、コイル１８３の位置を検出する機能を有してもよい。また、給電装置１４０は検出したコイル１８３の位置情報に基づき、コイル１８３へ効率よく信号を送信できる距離までコイル１８５を移動させる機能を有してもよい。
【0038】
給電装置１４０は位置検出回路と、移動機構と、を有してもよい。また、給電装置１４０は、位置検出コイルを有してもよい。例えば、位置検出コイルが給電装置１４０に複数配置され、複数の位置検出コイルのそれぞれとコイル１８３との間で電磁誘導を生じさせる。電磁誘導がより大きい位置検出コイルは、コイル１８３により近いことがわかる。このようにしてコイル１８３の位置を検出することができる。例えば、図２（Ｂ）に示すように、給電装置１４０上に電子機器１２０が配置された後、コイル１８３の位置が検出され、矢印で示す方向にコイル１８５を移動させることができる。
【0039】
コイル１８５とコイル１８３は互いに無線信号の授受を行うことができる。コイル１８５およびコイル１８３は、送受信において、電磁誘導、電波受信、共鳴、等の方式を用いることができる。コイル１８５及びコイル１８３は、アンテナと呼ばれる場合がある。またコイル１８５およびコイル１８３は、Ｑｉ（チー）などの国際規格に準拠して送受信を行ってもよい。
【0040】
電子機器１２０への給電は無線給電を用いればよいため、電子機器１２０は給電のための端子を有さない場合がある。電子機器１２０が給電のための端子を有する場合、例えば筐体１３９において該端子部分が開口しており、該端子部分から水分、あるいは塵が電子機器１２０の筐体１３９の内部まで侵入してしまう場合がある。水分および塵の侵入により、制御回路等の各種回路、および蓄電池において、誤動作、あるいはショートが生じる場合がある。電子機器１２０において、給電のための端子を有さない構成とすることにより、防水性、および防塵性が向上する場合がある。
【0041】
本発明の一態様の電子機器において、メモリ、ニューラルネットワーク、ＣＰＵ、その他の回路の少なくとも一部にＯＳトランジスタを適用することができる。ＯＳトランジスタは短チャネル効果の影響を受けにくく、シリコントランジスタ等に比べて、ゲート絶縁膜を薄膜化せずとも良好なオンオフ比を得ることができる。また、ソース－ドレイン間の耐圧が高く、より高い電圧での動作においても、信頼性を確保することができる。よって、より高い電圧を用いた、より長い距離の無線給電において、回路を安定に動作できる場合がある。またＯＳトランジスタはシリコントランジスタに比べ、ノイズの影響を受けづらい場合がある。よって、無線給電において、より安定した給電を行える場合がある。ＯＳトランジスタを有するメモリについては後述する。
【0042】
制御回路１８６および制御回路１８２は例えば、整流回路、復調回路、変調回路、定電圧回路、等を有する。また、制御回路１８６および制御回路１８２の少なくとも一方は例えば、電流及び電圧の検出回路、駆動回路、アナログ－デジタル変換回路、デジタル－アナログ変換回路、等を有する場合がある。
【0043】
制御回路１８２は、コイル１８３を介して給電装置１４０から与えられた電力を、制御回路１８２が内蔵する回路、および電子機器１２０が有する各ブロック、例えばブロック１６１へ供給することができる。電子機器１２０が有する各ブロックは、様々な構成を有することができる。ブロック１６１は例えば、表示部、撮像部、センサ素子、スピーカー、マイク、等から選ばれる一以上の構成を有する。例えば電子機器１２０が表示部を有する場合には、制御回路１８２は、該表示部の駆動回路へ電力を供給することができる。制御回路１８２はパワーマネージメントＩＣを有してもよい。
【0044】
充電制御回路１７１は、蓄電池の充電を行う機能を有する。また充電制御回路１７１は蓄電池に対応するパラメータを測定する機能を有する。蓄電池１３５の電流は、充電制御回路１７１が有するクーロンカウンタＣＣにより測定されてもよい。
【0045】
充電制御回路１７１により蓄電池１３５のＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）が推定されることが好ましい。ＳＯＣは例えば、満充電容量（Ｆｕｌｌ Ｃｈａｒｇｅ Ｃａｐａｃｉｔｙ：ＦＣＣ）を１００％とし、蓄電池の容量を割合で示す値である。ＳＯＣは残容量値、あるいは充電率と呼ばれる場合がある。ＦＣＣとは例えば、満充電を行った後に放電を行う場合の、蓄電池の放電容量である。満充電とは例えば、蓄電池において定められた充電条件により、充電終了に至るまで充電が行うことを指す。ＦＣＣは充電終止電圧（充電上限電圧）、充電終止電流、等により変化する値である。
【0046】
蓄電池１３５のＳＯＣはクーロンカウンタＣＣを用いて推定されてもよい。また蓄電池１３５のＳＯＣは、蓄電池１３５のパラメータを単数、あるいは複数用いて推定される場合もある。
【0047】
充電制御回路１７１は、蓄電池１３５のパラメータが充電終止条件と一致した場合、あるいは充電終止電圧以上となった場合、あるいは充電終止電流以下となった場合、制御回路１８２に信号を与え、充電の終了を伝えることができる。
【0048】
制御回路１８２は蓄電池１３５の充電条件を、充電制御回路１７１に与える機能を有する。また制御回路１８２は、蓄電池１３５に対応するパラメータを、コイル１８３およびコイル１８５を介して、制御回路１８６に与える機能を有する。蓄電池１３５に対応するパラメータとは例えば、蓄電池１３５の電圧、電流、推定されたＳＯＣ、インピーダンス、開路電圧、固有の識別番号、等である。また、なお、電子機器１２０は時刻情報を出力する時計を有することが好ましい。電子機器１２０が時計（時刻を測定する機能を有する機器）を有する場合には、蓄電池１３５に対応するパラメータに紐付けて、該パラメータが取得された時刻が制御回路１８６に与えられてもよい。
【0049】
制御回路１８６は、蓄電池１３５に対応するパラメータをニューラルネットワークＮＮに与える機能を有する。与えられた該パラメータに基づき、ニューラルネットワークＮＮから数値Ｖ１が出力される。制御回路１８２には、ニューラルネットワークＮＮから出力された数値Ｖ１に対応する数値Ｖ１２が、コイル１８５およびコイル１８３を介して制御回路１８６より与えられる。ここで数値Ｖ１および数値Ｖ１２はそれぞれ、単一の数値でなくともよく、いくつかの数値が組となったデータでもよい。
【0050】
与えられた数値Ｖ１２に基づき、制御回路１８６により蓄電池１３５の充電条件が決定され、決定された充電条件が充電制御回路１７１に与えられる。
【0051】
また、図１に示す構成においては、給電装置１４０はアンテナ１８９を有し、電子機器１２０はアンテナ１８８を有する。アンテナ１８８およびアンテナ１８９はサーバ１３３とのデータの授受を行うことができる。サーバ１３３で学習を行う場合には、サーバ１３３からアンテナ１８９を介してニューラルネットワークＮＮに学習により更新された結合強度を与えることができる。あるいは、サーバ１３３からアンテナ１８８を介して制御回路１８２が有するメモリに学習により更新された結合強度を与え、該メモリからコイル１８３およびコイル１８５を介してニューラルネットワークＮＮに該結合強度を与えることができる。またその逆の経路を辿ることにより、ニューラルネットワークＮＮから学習のためのデータをサーバに与えることができる。
【0052】
メモリ１３２は、例えば、揮発性メモリおよび不揮発性メモリを有することが好ましい。揮発性メモリとして例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、等を用いることができる。メモリ１３２は制御回路１８６が有するＣＰＵの外部メモリとして機能してもよい。
【0053】
メモリ１３２として、後述するＯＳトランジスタを有するメモリを用いることができる。ニューラルネットワークを用いた演算は計算規模が膨大となる場合があり、膨大なデータ量をメモリへ転送、またはメモリから読み出しを行う。本発明の一態様の電子機器においてＯＳトランジスタを有するメモリを用いることにより、消費電力の低減を図ることができる。消費電力が低減することにより、電子機器１２０の発熱の抑制を図ることができる。また、ＯＳトランジスタを有するメモリを用いることにより、書き込み、読み出し等の速度を高められる場合がある。
【0054】
蓄電池１３５として例えば、二次電池を用いることが好ましい。二次電池として例えば、リチウムイオン電池等の電気化学反応を用いる二次電池、電気二重層キャパシタ、レドックスキャパシタ等の電気化学キャパシタ、空気電池、燃料電池等が挙げられる。
【0055】
二次電池の正極材料として例えば、元素Ａ、元素Ｘ、及び酸素を有する材料を用いることができる。元素Ａは第１族の元素および第２族の元素から選ばれる一以上であることが好ましい。第１族の元素として例えば、リチウム、ナトリウム、カリウム等のアルカリ金属を用いることができる。また、第２族の元素として例えば、カルシウム、ベリリウム、マグネシウム等を用いることができる。元素Ｘとして例えば金属元素、シリコン及びリンから選ばれる一以上を用いることができる。また、元素Ｘはコバルト、ニッケル、マンガン、鉄、及びバナジウムから選ばれる一以上であることが好ましい。
【0056】
クーロンカウンタＣＣは、蓄電池１３５の電流の時間特性を用いて積算電荷量を算出する機能を有する。
【0057】
保護回路１３７は蓄電池１３５がある定められた条件を満たす場合に、蓄電池の動作を停止する機能を有する。例えば、蓄電池１３５の電流がある値を超える場合に、その動作を停止する。また例えば、蓄電池の電圧がある値以上、あるいはある値以下となる場合に、その動作を停止する。保護回路１３７は例えば、後述する充電制御回路１７１により測定される蓄電池１３５の電流及び電圧を用いて、蓄電池１３５の制御を行うことができる。保護回路１３７は、蓄電池１３５の動作を停止する場合に、蓄電池１３５の二つの電極、例えば正極および負極と接続し、該二つの電極を短絡させる経路を有してもよい。該経路に、抵抗素子または容量素子を設けてもよい。
【0058】
センサ素子１７４は、圧力センサ、温度センサ、加速度センサ、歪みセンサ、のうち一以上のセンサを有することが好ましい。
【0059】
また、センサ素子１７４として、撮像、または光源の照射により、近傍に使用者が居るか否かを検知する機能を有するセンサを用いることができる。センサ素子１７４の検知結果をニューラルネットワークに与えることができる。
【0060】
トランジスタ１４７及びトランジスタ１４８は、電流を遮断するスイッチとして機能し、保護回路１３７が蓄電池１３５を停止させると判断した場合に、スイッチを作動させる。図１に示す例では、トランジスタ１４７及びトランジスタ１４８として寄生ダイオードを有するＭＯＳＦＥＴを示すが、トランジスタ１４７及びトランジスタ１４８として、ＯＳトランジスタを用いてもよい。ＯＳトランジスタの詳細については後述する。
【0061】
図３に示す構成は、図１に示す構成と、給電装置１４０がアンテナ１８９を有さない点が異なる。サーバ１３３で学習を行う場合には、サーバ１３３からアンテナ１８８を介して制御回路１８２が有するメモリに、学習により更新された結合強度を与え、該メモリからコイル１８３およびコイル１８５を介してニューラルネットワークＮＮに該結合強度を与えることができる。またその逆の経路を辿ることにより、ニューラルネットワークＮＮから学習のためのデータをサーバに与えることができる。
【0062】
図４に示す構成は、図１に示す構成と、制御回路１８２がニューラルネットワークＮＮを有する点、メモリ１３２が制御回路１８２に電気的に接続される点、および給電装置１４０がニューラルネットワークＮＮ、メモリ１３２およびアンテナ１８９を有さない点が異なる。サーバ１３３で学習を行う場合には、サーバ１３３からアンテナ１８８を介して制御回路１８２がニューラルネットワークＮＮに該結合強度を与えることができる。またその逆の経路を辿ることにより、ニューラルネットワークＮＮから学習のためのデータをサーバに与えることができる。なお図４において給電装置１４０がニューラルネットワークＮＮ、メモリ１３２およびアンテナ１８９を有してもよい。
【0063】
＜給電装置の動作方法＞
図５に示すフローチャートを用いて本発明の一態様の給電装置の動作を説明する。
図５に示すフローチャートを用いて本発明の一態様の給電装置の動作を説明する。
【0064】
ステップＳ２００により処理を開始する。次にステップＳ２０１において、使用者により、蓄電池１３５を有する電子機器１２０が給電装置１４０に配置される。より具体的には給電装置１４０上、あるいは近傍に配置される。ここで近傍とは例えば、５００ｍｍより小さい距離、あるいは３００ｍｍより小さい距離、あるいは１００ｍｍより小さい距離に配置されることを指す。
【0065】
次にステップＳ２０２により、電子機器１２０が有するコイル１８３が検出される。次にステップＳ２０３により、コイル１８５を移動させる。なお、コイル１８５の移動を行わなくてもよい場合がある。コイル１８５をコイル１８３の近傍まで移動させることにより、コイル１８５からコイル１８３へ、高い電力効率で信号の送信、および給電を行うことができる。
【0066】
次にステップＳ２０４により、蓄電池１３５に対応するパラメータが取得される。蓄電池１３５に対応するパラメータは充電制御回路１７１等により取得される。次にステップＳ２０５により、取得されたパラメータを用いて、充電制御回路１７１により蓄電池１３５のＳＯＣが推定される。なお、蓄電池１３５のＳＯＣは、ニューラルネットワークＮＮを用いて推定されてもよい。次にステップＳ２０６により、推定されたＳＯＣがニューラルネットワークＮＮに与えられる。
【0067】
次にステップＳ２０７により、ニューラルネットワークＮＮによる推論が行われる。次にステップＳ２０８により、ニューラルネットワークＮＮの推論による演算結果に応じて、蓄電池１３５の充電が行われる。より具体的には例えば、ニューラルネットワークＮＮの出力に対応した数値が制御回路１８６に与えられ、与えられた数値に基づき充電条件が決定され、決定された条件を用いて蓄電池１３５の充電が行われる。
【0068】
次にステップＳ２０９において、使用者により、蓄電池１３５を有する電子機器１２０が給電装置１４０から取り外される。なお、ステップＳ２０９において蓄電池１３５の充電が完了していない場合もある。最後にステップＳ２９９により処理を終了する。
【0069】
＜給電装置の動作方法２＞
次に、図６に示すフローを用いて、本発明の一態様の給電装置の動作を説明する。
次に、図６に示すフローを用いて、本発明の一態様の給電装置の動作を説明する。
【0070】
ステップＳ３００により処理を開始する。次に、ステップＳ３０１乃至ステップＳ３０３が行われるが、ステップＳ３０１、ステップＳ３０２、およびステップＳ３０３についてはそれぞれステップＳ２０１、ステップＳ２０２、およびステップＳ２０３を参照すればよい。
【0071】
次にステップＳ３０４により、蓄電池１３５の識別番号あるいは蓄電池１３５が搭載された電子機器１２０の識別番号と、蓄電池１３５に対応するパラメータと、が取得される。該識別番号は例えば、制御回路１８２が有する読み取り回路により取得される。また該パラメータは例えば、充電制御回路１７１により取得される。次にステップＳ３０５により、取得された該識別番号が制御回路１８６に与えられ、該識別番号に対応した結合強度がメモリ１３２からニューラルネットワークＮＮへと与えられる。次にステップＳ３０６により、取得されたパラメータを用いて、制御回路１８２等により蓄電池１３５のＳＯＣが推定される。
【0072】
次にステップＳ３０７により、推定されたＳＯＣがメモリに格納される。ここで、該ＳＯＣは識別番号に紐付けされてメモリに格納されることが好ましい。加えて、パラメータが取得された時刻が該ＳＯＣ、および該識別番号と紐付けしてメモリに格納されることが好ましい。ここで格納されたデータは、後述する結合強度の更新において用いられる。
【0073】
次にステップＳ３０９により、結合強度が更新されたニューラルネットワークＮＮを用いて推論が行われる。次にステップＳ３１０により、ニューラルネットワークＮＮの推論による演算結果に応じて、蓄電池１３５の充電が行われる。より具体的には例えば、ニューラルネットワークＮＮの出力に対応した数値が制御回路１８６に与えられ、与えられた数値に基づいた条件を決定し、決定された条件により蓄電池１３５の充電が行われる。
【0074】
次にステップＳ３１１において、使用者により、電子機器１２０が給電装置から取り外される。次に、例えばある時間が経過後、ステップＳ３０１に戻る。ステップＳ３０１において、使用者により、電子機器１２０が給電装置に配置される。その後、ステップＳ３０２乃至ステップＳ３１１が処理され、ある時間が経過後、再びステップＳ３０１に戻る。すなわち図６に示すフローチャートにおいて、ステップＳ３０１乃至ステップＳ３１１が繰り返し行われる。この際に、ステップＳ３０７の処理が繰り返し行われるたびに、識別番号に対応したＳＯＣおよび時刻がニューラルネットワークＮＮに蓄積される。蓄積されるこれらの値を用いてニューラルネットワークＮＮにより推論を行うことにより、電子機器１２０の推論の精度を向上させることができる。
【0075】
＜給電装置の動作方法３＞
次に、図７に示すフローチャートを用いて、本発明の一態様の給電装置の動作を説明する。図７に示すフローチャートでは、給電装置に蓄電池、あるいは蓄電池を有する電子機器が複数、配置される例を示す。
次に、図７に示すフローチャートを用いて、本発明の一態様の給電装置の動作を説明する。図７に示すフローチャートでは、給電装置に蓄電池、あるいは蓄電池を有する電子機器が複数、配置される例を示す。
【0076】
図７においては、給電装置１４０に２つの電子機器１２０、ここでは電子機器１２０ａおよび電子機器１２０ｂが配置される例を考える。電子機器１２０ａは、蓄電池１３５ａおよびコイル１８３ａを有し、電子機器１２０ｂは、蓄電池１３５ｂおよびコイル１８３ｂを有する場合を考える。ここで、電子機器１２０ａおよび電子機器１２０ｂにおいて、電子機器１２０の記載を参照することができる。また、蓄電池１３５ａおよび蓄電池１３５ｂにおいて、蓄電池１３５の記載を参照することができる。また、コイル１８３ａおよびコイル１８３ｂにおいて、コイル１８３の記載を参照することができる。
【0077】
ステップＳ４００により、処理を開始する。次にステップＳ４０１により、電子機器１２０ａに対して、図６に示すステップＳ３０１乃至ステップＳ３１０の処理を行う。
【0078】
次にステップＳ４０２において、使用者により、電子機器１２０ｂが給電装置１４０に配置される。ステップＳ４０２における給電装置１４０、電子機器１２０ａ、および電子機器１２０ｂの配置の一例として、図８（Ａ）に上面図を、図８（Ｂ）に斜視図をそれぞれ示す。次にステップＳ４０３により、図６に示すステップＳ３０２乃至ステップＳ３０９の処理を行う。
【0079】
次にステップＳ４０４において、蓄電池１３５ａに対応するニューラルネットワークＮＮの演算結果と、蓄電池１３５ｂに対応するニューラルネットワークＮＮの演算結果と、が比較される。演算結果の比較については後述する。
【0080】
ステップＳ４０５では、ステップＳ４０４の比較結果に応じて蓄電池１３５ａの充電を続けるかが判断され、次に処理するステップが選択される。蓄電池１３５ａの充電を続ける場合（Ｙｅｓ）にはステップＳ４０６へ進み、蓄電池１３５ａの充電を続けない場合（Ｎｏ）、すなわち充電を中断する場合には、ステップＳ４１１へ進む。
【0081】
ステップＳ４０６へ進む場合には、ステップＳ４０６により蓄電池１３５ａの充電が完了し、ステップＳ４０７へ進む。あるいは、ステップＳ４０６において、蓄電池１３５ａの充電が完了する前に使用者により電子機器１２０ａが給電装置１４０から取り外される場合がある。その場合も、ステップＳ４０７へ進む。次にステップＳ４０７において、ニューラルネットワークＮＮの演算結果に対応した充電条件を用いて、蓄電池１３５ｂの充電を開始する。次にステップＳ４０８において、電子機器１２０ｂが給電装置１４０から取り外される。最後にステップＳ４５９により、処理が終了する。
【0082】
ステップＳ４１１へ進む場合には、ステップＳ４１１によりコイル１８５をコイル１８３ｂの近傍に移動させる。次にステップＳ４１２において、ニューラルネットワークＮＮの演算結果に対応した充電条件を用いて、蓄電池１３５ｂの充電が行われる。次にステップＳ４１３において蓄電池１３５ｂの充電が完了し、ステップＳ４１４へ進む。ここでステップＳ４１３の前に、電子機器１２０ｂが給電装置１４０から取り外される場合には、ステップＳ４１４へ進めばよい。次にステップＳ４１４において、中断されていた蓄電池１３５ａの充電を再開する。次にステップＳ４１５において、電子機器１２０ａが給電装置１４０から取り外される。最後にステップＳ４９９により、処理が終了する。
【0083】
＜結合強度の更新＞
ニューラルネットワークの結合強度（重み）の更新の一例を説明する。
ニューラルネットワークの結合強度（重み）の更新の一例を説明する。
【0084】
まず、電子機器１２０の使用者は、電池の充電頻度、充電開始時刻、および充電開始時のＳＯＣなどのデータを時刻と紐付けて給電装置１４０に蓄積することができる。給電装置１４０は、蓄積されたデータを用いて、特徴量を抽出することができる。特徴量の抽出にはニューラルネットワークを用いてもよいし、あらかじめ決定された数値範囲に基づいたグループ分け等を行ってもよい。抽出された特徴量に対応した結合強度をサーバから選択し、ニューラルネットワークＮＮに与える。与えられた結合強度を用い、ニューラルネットワークＮＮで算出した結果に基づき、給電装置１４０は充電条件を決定する。
【0085】
結合強度の更新は、先に述べた図５のステップＳ２０７、図６のステップＳ３０５あるいはステップＳ３０７等で行えばよい。あるいは、図５乃至図７に述べるステップが実行されない時に結合強度を更新し、メモリに蓄積しておいてもよい。
【0086】
また、給電装置１４０を用いて複数の蓄電池を充電する場合には、取得されるデータはそれぞれの蓄電池の識別番号と紐付けて登録される。複数の蓄電池を充電する場合には、充電条件とともに充電の優先度がニューラルネットワークＮＮにより決定される。
【0087】
給電装置１４０は、同時に複数の蓄電池を充電できる場合がある。例えば二以上の蓄電池を同時に充電できる場合がある。このような場合に給電装置１４０において、優先度が高いと判断された蓄電池に対応するコイル１８３と、給電装置１４０が有するコイル１８５との距離を、他の蓄電池に対応するコイル１８３に比べて近くなるように、コイル１８５を移動させることができる。あるいはコイル１８５が発する磁場、電場等が異方性を有する場合、優先度が高いと判断された蓄電池に対応するコイル１８３が、他の蓄電池に対応するコイル１８３に比べてより強い磁場、あるいは電場を受信できるよう、コイル１８５を回転、あるいは回転および移動させることができる。
【0088】
蓄電池１３５において、ＳＯＣが高い状態、例えば満充電の状態で長い時間保持されると、蓄電池１３５の劣化が速まる場合がある。蓄電池１３５の劣化とは例えば、時間の経過に伴う満充電容量の低下である。ここで電子機器１２０の使用のされ方の傾向について、それぞれの電子機器１２０が有する蓄電池１３５に紐付けされて蓄積された充電頻度、充電開始時刻、および充電開始時のＳＯＣ等からニューラルネットワークＮＮにより判断することができる。例えば電子機器１２０において、充電開始時のＳＯＣが充分に大きい傾向にある、すなわち、充電時のＳＯＣが例えば３０％より大きい状態、あるいは４０％より大きい状態が高い頻度で生じる場合、蓄電池１３５の充電終止条件を満充電容量よりも低い容量、例えば満充電の７０％より大きく９０％より小さい容量、をニューラルネットワークＮＮが推奨し、蓄電池の劣化を緩やかにすることができる。充電終止条件の推奨は例えば、給電装置１４０あるいは電子機器１２０が有する表示部、インジケータ等において示されることが好ましい。インジケータとしてランプ等を用いることができる。使用者は、推奨された条件を確認し、該条件を承諾するか否かを前記表示部あるいは給電装置１４０あるいは電子機器１２０が有する入力部（ボタン等）より信号として給電装置１４０へ与えることができる。
【0089】
また、充電レートを抑制することにより、蓄電池１３５の劣化を抑制できる場合がある。充電開始時のＳＯＣが充分に大きい傾向にある電子機器１２０、あるいは充電の頻度が低い電子機器１２０においては低い充電レートを推奨することができる。
【0090】
次に、複数の蓄電池を充電する場合の順番について説明する。複数の蓄電池を順番に充電する場合において、ＳＯＣがより小さい蓄電池１３５が先に充電される場合を考える。すなわち、充電量をより多く必要とする蓄電池１３５より順番に充電を行う。このような順番で充電を行うことにより、それぞれの蓄電池において、充電が完了する時間の差をより小さくできる場合がある。
【0091】
本発明の一態様の給電装置は、複数の蓄電池を充電する場合にそれぞれの蓄電池において、充電が完了する時間の差をより小さくすることができる。
【0092】
一方、ＳＯＣがより大きい蓄電池１３５を有する電子機器１２０の充電をなるべく短い時間で完了させることを使用者が好む場合には、使用者は、ニューラルネットワークＮＮにより推奨された条件を承諾しない旨の信号を給電装置１４０あるいは電子機器１２０が有する表示部あるいは入力部（ボタン等）により給電装置１４０へ与えることができる。
【0093】
ニューラルネットワークＮＮが前記表示部あるいは入力部より与えられる信号を用いて、特徴量の抽出を行い、抽出された特徴量に基づいた結合強度をサーバから選択し、ニューラルネットワークＮＮに与える。このように、ニューラルネットワークＮＮの結合強度を更新することにより、使用者の好みや優先度に合わせた充電条件を提案することができ、さらに、蓄電池の劣化を抑制することができる。
【0094】
図９には、給電装置１４０がモータ１４１を有し、コイル１８５がモータ１４１上に配置される例を示す。図９（Ａ）は給電装置１４０の上面図を示し、図９（Ｂ）は給電装置１４０の斜視図を示す。モータ１４１は二軸モータであり、第一軸に対応するモータ１４１ａおよび第二軸に対応するモータ１４１ｂを有する。モータ１４１ａは図９（Ａ）に示す左右方向に移動し、モータ１４１ａ上のコイル１８５は図９（Ａ）に示す上下方向に移動する。モータ１４１として例えば回転型モータ、磁力による浮上を利用したリニアモータ等を用いることができる。あるいは、コイル１８５はモータに替えて二軸アーム型ロボット上に配置されてもよい。
【0095】
図９に示す給電装置１４０は、チップ群１９０を有する。チップ群１９０は制御回路１８６やメモリ１３２を構成するチップの集合である。
【0096】
図９（Ｃ）は、チップ群１９０の拡大図である。チップ群１９０は例えば制御回路１８６を構成するＩＣ１９１、ＩＣ１９２、ＩＣ１９３等と、メモリ１３２を構成するメモリ１９４、メモリ１９５等と、アンテナ１９６と、を有する。
【0097】
例えば、ＩＣ１９１としてＣＰＵ、ＧＰＵ、ニューラルネットワーク等を有するＩＣを用いることができる。また、ＩＣ１９２として、コイル１８５を介して無線給電を制御する機能を有するＩＣを用いることができ、ＩＣ１９２は例えば整流回路、復調回路、変調回路、定電圧回路、等を有する。また、ＩＣ１９３として後述する通信モジュールを用いることができる。ＩＣ１９３はアンテナ１９６を介して通信を行う機能を有する。ＩＣ１９３は例えば５ｍ以上、あるいは５０ｍ以上、あるいは５００ｍ以上の距離における通信を行うことができる。
【0098】
メモリ１９４として例えば後述するＤＯＳＲＡＭを、メモリ１９５として例えば後述するＮＯＳＲＡＭを、それぞれ用いることができる。また、ＣＰＵ、ＧＰＵ等が有するメモリに後述するＮＯＳＲＡＭを用いてもよい。
【0099】
図１０には、給電装置１４０が位置検出コイル１８７を複数有する例を示す。複数の位置検出コイル１８７はそれぞれ、位置検出回路に電気的に接続される。位置検出回路はそれぞれのコイルに流れる電流を測定する機能を有する。図１０（Ａ）に示す給電装置１４０は、位置検出コイル１８７を９個有し、９個の位置検出コイル１８７が縦３列、横３行に配置される例を示す。また図１０（Ｂ）に示す給電装置１４０は、縦長の位置検出コイル１８７ａが横に６列、配置され、横長の位置検出コイル１８７ｂが縦に４行、配列される例を示す。
【0100】
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
【0101】
（実施の形態２）
本実施の形態では、先の実施の形態に述べた電子機器１２０の一例について説明する。
本実施の形態では、先の実施の形態に述べた電子機器１２０の一例について説明する。
【0102】
図１１に、本発明の一態様に係る電子機器の一例として、タブレット型の情報端末６２００を示す。情報端末６２００は、筐体６２２１ａ、筐体６２２１ｂ、筐体６２２１ｃ、表示部６２２２、操作ボタン６２２３ａ、操作ボタン６２２３ｂ、スピーカ６２２４、カメラ６２２６、タッチセンサ、を有する。図１１（Ａ）は情報端末６２００の表示部６２２２を有する面からみた斜視図を、図１１（Ｂ）は図１１（Ａ）に示す面の背面からみた斜視図を、それぞれ示す。
【0103】
情報端末６２００において、筐体６２２１ａ、筐体６２２１ｂおよび筐体６２２１ｃで構成された筐体の内部に蓄電池６２２８、コイル６２２９、ＩＣ６２３１、ＩＣ６２３２、ＩＣ６２３３、メモリ６２３４、メモリ６２３５、アンテナ６２３６、等を有する。蓄電池６２２８については蓄電池１３５の記載を参照することができる。コイル６２２９についてはコイル１８３の記載を参照することができる。アンテナ６２３６についてはアンテナ１８８を参照することができる。
【0104】
ＩＣ６２３１乃至ＩＣ６２３３は例えば、先の実施の形態に述べた制御回路１８２が有するＩＣである。例えば、ＩＣ６２３１としてＣＰＵ、ＧＰＵ、ニューラルネットワーク等を有するＩＣを用いることができる。また、ＩＣ６２３２として、コイル６２２９を介して無線給電を行う機能を有するＩＣを用いることができる。ＩＣ６２３２は例えば整流回路、復調回路、変調回路、定電圧回路、等を有する。また、ＩＣ６２３３として後述する通信モジュールを用いることができる。ＩＣ６２３３はアンテナ６２３６を介して通信を行う機能を有する。ＩＣ６２３３は例えば５ｍ以上、あるいは５０ｍ以上、あるいは５００ｍ以上の距離における通信を行うことができる。
【0105】
メモリ６２３４およびメモリ６２３５については実施の形態に述べたメモリ１３２の記載を参照することができる。例えば、メモリ６２３４として後述するＤＯＳＲＡＭを、メモリ６２３５として後述するＮＯＳＲＡＭを、それぞれ用いることができる。また、ＣＰＵ、ＧＰＵ等が有するメモリに後述するＮＯＳＲＡＭを用いてもよい。
【0106】
通信モジュールは、アンテナを介して通信を行うことができる。例えばＣＰＵ等の演算部からの命令に応じて電子機器をコンピュータネットワークに接続するための制御信号を制御し、当該信号をコンピュータネットワークに発信する。これによって、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ（ＷＷＷ）の基盤であるインターネット、イントラネット、エクストラネット、ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（Ｃａｍｐｕｓ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＧＡＮ（Ｇｌｏｂａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のコンピュータネットワークに電子機器を接続させ、通信を行うことができる。またその通信方法として複数の方法を用いる場合には、アンテナを当該通信方法に応じて複数有していてもよい。
【0107】
通信モジュールには、例えば高周波回路（ＲＦ回路）を設け、ＲＦ信号の送受信を行えばよい。高周波回路は、各国法制により定められた周波数帯域の電磁信号と電気信号とを相互に変換し、当該電磁信号を用いて無線で他の通信機器との間で通信を行うための回路である。実用的な周波数帯域として数１０ｋＨｚ乃至数１０ＧＨｚが一般に用いられている。アンテナと接続される高周波回路には、複数の周波数帯域に対応した高周波回路部を有し、高周波回路部は、増幅器（アンプ）、ミキサ、フィルタ、ＤＳＰ、ＲＦトランシーバ等を有する構成とすることができる。無線通信を行う場合、通信プロトコル又は通信技術として、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：登録商標）、ＥＤＧＥ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄａｔａ Ｒａｔｅｓ ｆｏｒ ＧＳＭ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＣＤＭＡ２０００（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ ２０００）、Ｗ－ＣＤＭＡ（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ：登録商標）などの通信規格、またはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等のＩＥＥＥにより通信規格化された仕様を用いることができる。
【0108】
また、通信モジュールは、電子機器を電話回線と接続する機能を有していてもよい。電話回線を通じた通話を行う場合には、通信モジュールは、ＣＰＵ等の演算部からの命令に応じて、電子機器を電話回線に接続するための接続信号を制御し、当該信号を電話回線に発信する。
【0109】
通信モジュールにおいて、より高速でデータを転送、あるいは受信する場合には、より大きな電力を要する場合がある。そのような場合においても本発明の一態様の電子機器は、制御回路が有するニューラルネットワーク、メモリ、等においてＯＳトランジスタを用いることにより消費電力を低減することができる。電子機器全体の消費電力を抑制することができるため、高速のデータ転送、および受信を行った場合でも蓄電池の持続時間を長くできる場合がある。
【0110】
筐体６２２１ａ、筐体６２２１ｂおよび筐体６２２１ｃは別々の材料から構成されてもよい。あるいは同一の材料を含んでもよい。また筐体６２２１ａ、筐体６２２１ｂおよび筐体６２２１ｃのうち二以上が一続きの構成であってもよい。
【0111】
筐体６２２１ａ、筐体６２２１ｂおよび筐体６２２１ｃとして例えば金属を用いることができる。金属としてアルミニウム、ステンレス、等を用いることができる。また、金属は電磁波、電波、等を遮蔽する場合があるため、筐体６２２１ａ、筐体６２２１ｂおよび筐体６２２１ｃの少なくとも一は金属より遮蔽性が低い材料、例えばガラス、石英、プラスチック、可撓性の樹脂、等を用いることが好ましい。例えば、筐体６２２１ａには、金属より遮蔽性が低い材料を用いることが好ましい。また表示部６２２２上に構成される筐体６２２１ｃは透過率の高い材料、例えばガラス、石英、プラスチック、樹脂、等を用いることができる。
【0112】
図１１（Ａ）に示すように、情報端末６２００は、カメラ６２２６を有する構成であることが好ましい。また、図示しないが、情報端末６２００は赤外線照射装置が搭載されてもよい。また、図示しないが、情報端末６２００は視線検知センサを有する構成であってもよい。視線検知センサは例えば、電子機器１２０が有する撮像装置を用いて瞳、およびその周辺の画像を撮影し、検出装置を用いて、撮影された該画像から虹彩または瞳孔、あるいは瞳の輪郭、等の情報を検出する。視線検知センサが有する構成を用いて、生体認証を行ってもよい。情報端末６２００が有するカメラ６２２６は例えば、撮像に用いるレンズを背面に有する。また図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）に例を示すように、情報端末６２００は、操作ボタン６２２３ｂが配置される側面の反対側の側面に配置される操作ボタン６２２３ｃを有する。
【0113】
また、図１１（Ａ）に示した情報端末６２００は、指紋、静脈、虹彩、瞳孔、又は声紋など生体情報を取得する装置を有する構成であってもよい。この構成を適用することによって、生体認証機能を有する情報端末６２００を実現することができる。
【0114】
また、図１１（Ａ）に示した情報端末６２００は、フラッシュライト、又は照明の用途として発光装置を有する構成であってもよい。
【0115】
図１１（Ａ）において操作ボタン６２２３ａ、スピーカ６２２４、およびカメラ６２２６は筐体６２２１ｃのベゼルに埋め込まれるように配置されている。
【0116】
また情報端末６２００は光センサを有してもよい。光センサは、外光の照度を測定することができる。また、光センサは外光の入射角度を測定してもよい。
【0117】
また、本発明の一態様に係る情報端末６２００に、位置入力装置としての機能を付加しても良い。位置入力装置としての機能は、表示部にタッチパネルを設けることで付加することができる。あるいは、位置入力装置としての機能は、フォトセンサとも呼ばれる光電変換素子を表示装置の画素部に設けることでも、付加することができる。また、操作ボタン６２２３ａおよび操作ボタン６２２３ｂに情報端末６２００を起動する電源スイッチ、情報端末６２００のアプリケーションを操作するボタン、音量調整ボタン、又は表示部６２２２を点灯、あるいは消灯するスイッチなどのいずれかを備えることができる。また、図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）に示した情報端末６２００では、操作ボタンの数が４個（６２２３ａが１個、６２２３ｂが２個、６２２３ｃが１個の計４個）の例を示しているが、情報端末６２００の有する操作ボタンの数及び配置は、これに限定されない。
【0118】
また、図示していないが、図１１（Ａ）に示した情報端末６２００は、筐体６２２１ａ、筐体６２２１ｂおよび筐体６２２１ｃで構成される筐体の内部にセンサ（力、変位、位置、速度、加速度、角速度、回転数、距離、光、液、磁気、温度、化学物質、音声、時間、硬度、電場、電流、電圧、電力、放射線、流量、湿度、傾度、振動、におい又は赤外線などを測定する機能を含むもの）を有する構成であってもよい。特に、ジャイロセンサ、加速度センサなどの傾きを測定するセンサを有する測定装置を設けることで、情報端末６２００の向き（鉛直方向に対して情報端末がどの向きに向いているか）を判断して、表示部６２２２の画面表示を、情報端末６２００の向きに応じて自動的に切り替えるようにすることができる。
【0119】
また、図示していないが、図１１（Ａ）に示した情報端末６２００は、マイクを有する構成であってもよい。情報端末６２００をマイクおよびスピーカ６２２４を有する構成とすることにより、例えば、情報端末６２００に携帯電話のような通話機能を付することができる。また、情報端末６２００に音声解読機能を付することができる場合がある。情報端末６２００に音声解読機能を設けることで、音声認識によって情報端末６２００を操作する機能、更には、音声や会話を判読して会話録を作成する機能、などを情報端末６２００に有することができる。これにより、例えば、会議などの議事録作成として活用することができる。
【0120】
本実施の形態は、他の実施の形態と適宜組み合わせて実施することが可能である。
【0121】
（実施の形態３）
本実施の形態では、上記の実施の形態で説明したニューラルネットワークに用いることが可能な半導体装置の構成例について説明する。
本実施の形態では、上記の実施の形態で説明したニューラルネットワークに用いることが可能な半導体装置の構成例について説明する。
【0122】
図１２（Ａ）に示すように、ニューラルネットワークＮＮは入力層ＩＬ、出力層ＯＬ、中間層（隠れ層）ＨＬによって構成することができる。入力層ＩＬ、出力層ＯＬ、中間層ＨＬはそれぞれ、１又は複数のニューロン（ユニット）を有する。なお、中間層ＨＬは１層であってもよいし２層以上であってもよい。２層以上の中間層ＨＬを有するニューラルネットワークはＤＮＮ（ディープニューラルネットワーク）と呼ぶこともでき、ディープニューラルネットワークを用いた学習は深層学習と呼ぶこともできる。
【0123】
入力層ＩＬの各ニューロンには入力データが入力され、中間層ＨＬの各ニューロンには前層又は後層のニューロンの出力信号が入力され、出力層ＯＬの各ニューロンには前層のニューロンの出力信号が入力される。なお、各ニューロンは、前後の層の全てのニューロンと結合されていてもよいし（全結合）、一部のニューロンと結合されていてもよい。
【0124】
図１２（Ｂ）に、ニューロンによる演算の例を示す。ここでは、ニューロンＮと、ニューロンＮに信号を出力する前層の２つのニューロンを示している。ニューロンＮには、前層のニューロンの出力ｘ１と、前層のニューロンの出力ｘ２が入力される。そして、ニューロンＮにおいて、出力ｘ１と重みｗ１の乗算結果（ｘ１ｗ１）と出力ｘ２と重みｗ２の乗算結果（ｘ２ｗ２）の総和ｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２が計算された後、必要に応じてバイアスｂが加算され、値ａ＝ｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２＋ｂが得られる。そして、値ａは活性化関数ｈによって変換され、ニューロンＮから出力信号ｙ＝ｈ（ａ）が出力される。
【0125】
このように、ニューロンによる演算には、前層のニューロンの出力と重みの積を足し合わせる演算、すなわち積和演算が含まれる（上記のｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２）。この積和演算は、プログラムを用いてソフトウェア上で行ってもよいし、ハードウェアによって行われてもよい。積和演算をハードウェアによって行う場合は、積和演算回路を用いることができる。この積和演算回路としては、デジタル回路を用いてもよいし、アナログ回路を用いてもよい。積和演算回路にアナログ回路を用いる場合、積和演算回路の回路規模の縮小、又は、メモリへのアクセス回数の減少による処理速度の向上及び消費電力の低減を図ることができる。
【0126】
積和演算回路は、チャネル形成領域にシリコン（単結晶シリコンなど）を含むトランジスタ（以下、Ｓｉトランジスタともいう）によって構成してもよいし、チャネル形成領域に酸化物半導体を含むトランジスタ（以下、ＯＳトランジスタともいう）によって構成してもよい。特に、ＯＳトランジスタはオフ電流が極めて小さいため、積和演算回路のメモリを構成するトランジスタとして好適である。なお、ＳｉトランジスタとＯＳトランジスタの両方を用いて積和演算回路を構成してもよい。以下、積和演算回路の機能を備えた半導体装置の構成例について説明する。
【0127】
＜半導体装置の構成例＞
図１３に、ニューラルネットワークの演算を行う機能を有する半導体装置ＭＡＣの構成例を示す。半導体装置ＭＡＣは、ニューロン間の結合強度（重み）に対応する第１のデータと、入力データに対応する第２のデータの積和演算を行う機能を有する。なお、第１のデータ及び第２のデータはそれぞれ、アナログデータ又は多値のデジタルデータ（離散的なデータ）とすることができる。また、半導体装置ＭＡＣは、積和演算によって得られたデータを活性化関数によって変換する機能を有する。
図１３に、ニューラルネットワークの演算を行う機能を有する半導体装置ＭＡＣの構成例を示す。半導体装置ＭＡＣは、ニューロン間の結合強度（重み）に対応する第１のデータと、入力データに対応する第２のデータの積和演算を行う機能を有する。なお、第１のデータ及び第２のデータはそれぞれ、アナログデータ又は多値のデジタルデータ（離散的なデータ）とすることができる。また、半導体装置ＭＡＣは、積和演算によって得られたデータを活性化関数によって変換する機能を有する。
【0128】
半導体装置ＭＡＣは、セルアレイＣＡ、電流源回路ＣＳ、カレントミラー回路ＣＭ、回路ＷＤＤ、回路ＷＬＤ、回路ＣＬＤ、オフセット回路ＯＦＳＴ、及び活性化関数回路ＡＣＴＶを有する。
【0129】
セルアレイＣＡは、複数のメモリセルＭＣ及び複数のメモリセルＭＣｒｅｆを有する。図１３には、セルアレイＣＡがｍ行ｎ列（ｍ，ｎは１以上の整数）のメモリセルＭＣ（ＭＣ［１，１］乃至［ｍ，ｎ］）と、ｍ個のメモリセルＭＣｒｅｆ（ＭＣｒｅｆ［１］乃至［ｍ］）を有する構成例を示している。メモリセルＭＣは、第１のデータを格納する機能を有する。また、メモリセルＭＣｒｅｆは、積和演算に用いられる参照データを格納する機能を有する。なお、参照データはアナログデータ又は多値のデジタルデータとすることができる。
【0130】
メモリセルＭＣ［ｉ，ｊ］（ｉは１以上ｍ以下の整数、ｊは１以上ｎ以下の整数）は、配線ＷＬ［ｉ］、配線ＲＷ［ｉ］、配線ＷＤ［ｊ］、及び配線ＢＬ［ｊ］と接続されている。また、メモリセルＭＣｒｅｆ［ｉ］は、配線ＷＬ［ｉ］、配線ＲＷ［ｉ］、配線ＷＤｒｅｆ、配線ＢＬｒｅｆと接続されている。ここで、メモリセルＭＣ［ｉ，ｊ］と配線ＢＬ［ｊ］間を流れる電流をＩＭＣ［ｉ，ｊ］と表記し、メモリセルＭＣｒｅｆ［ｉ］と配線ＢＬｒｅｆ間を流れる電流をＩＭＣｒｅｆ［ｉ］と表記する。
【0131】
メモリセルＭＣ及びメモリセルＭＣｒｅｆの具体的な構成例を、図１４に示す。図１４には代表例としてメモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］、［２］を示しているが、他のメモリセルＭＣ及びメモリセルＭＣｒｅｆにも同様の構成を用いることができる。メモリセルＭＣ及びメモリセルＭＣｒｅｆはそれぞれ、トランジスタＴｒ１１、Ｔｒ１２、容量素子Ｃ１１を有する。ここでは、トランジスタＴｒ１１及びトランジスタＴｒ１２がｎチャネル型のトランジスタである場合について説明する。
【0132】
メモリセルＭＣにおいて、トランジスタＴｒ１１のゲートは配線ＷＬと接続され、ソース又はドレインの一方はトランジスタＴｒ１２のゲート、及び容量素子Ｃ１１の第１の電極と接続され、ソース又はドレインの他方は配線ＷＤと接続されている。トランジスタＴｒ１２のソース又はドレインの一方は配線ＢＬと接続され、ソース又はドレインの他方は配線ＶＲと接続されている。容量素子Ｃ１１の第２の電極は、配線ＲＷと接続されている。配線ＶＲは、所定の電位を供給する機能を有する配線である。ここでは一例として、配線ＶＲから低電源電位（接地電位など）が供給される場合について説明する。
【0133】
トランジスタＴｒ１１のソース又はドレインの一方、トランジスタＴｒ１２のゲート、及び容量素子Ｃ１１の第１の電極と接続されたノードを、ノードＮＭとする。また、メモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］のノードＮＭを、それぞれノードＮＭ［１，１］、［２，１］と表記する。
【0134】
メモリセルＭＣｒｅｆも、メモリセルＭＣと同様の構成を有する。ただし、メモリセルＭＣｒｅｆは配線ＷＤの代わりに配線ＷＤｒｅｆと接続され、配線ＢＬの代わりに配線ＢＬｒｅｆと接続されている。また、メモリセルＭＣｒｅｆ［１］、［２］において、トランジスタＴｒ１１のソース又はドレインの一方、トランジスタＴｒ１２のゲート、及び容量素子Ｃ１１の第１の電極と接続されたノードを、それぞれノードＮＭｒｅｆ［１］、［２］と表記する。
【0135】
ノードＮＭとノードＮＭｒｅｆはそれぞれ、メモリセルＭＣとメモリセルＭＣｒｅｆの保持ノードとして機能する。ノードＮＭには第１のデータが保持され、ノードＮＭｒｅｆには参照データが保持される。また、配線ＢＬ［１］からメモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］のトランジスタＴｒ１２には、それぞれ電流ＩＭＣ［１，１］、ＩＭＣ［２，１］が流れる。また、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＭＣｒｅｆ［１］、［２］のトランジスタＴｒ１２には、それぞれ電流ＩＭＣｒｅｆ［１］、ＩＭＣｒｅｆ［２］が流れる。
【0136】
トランジスタＴｒ１１は、ノードＮＭ又はノードＮＭｒｅｆの電位を保持する機能を有するため、トランジスタＴｒ１１のオフ電流は小さいことが好ましい。そのため、トランジスタＴｒ１１としてオフ電流が極めて小さいＯＳトランジスタを用いることが好ましい。これにより、ノードＮＭ又はノードＮＭｒｅｆの電位の変動を抑えることができ、演算精度の向上を図ることができる。また、ノードＮＭ又はノードＮＭｒｅｆの電位をリフレッシュする動作の頻度を低く抑えることが可能となり、消費電力を削減することができる。
【0137】
トランジスタＴｒ１２は特に限定されず、例えばＳｉトランジスタ又はＯＳトランジスタなどを用いることができる。トランジスタＴｒ１２にＯＳトランジスタを用いる場合、トランジスタＴｒ１１と同じ製造装置を用いて、トランジスタＴｒ１２を作製することが可能となり、製造コストを抑制することができる。なお、トランジスタＴｒ１２はｎチャネル型であってもｐチャネル型であってもよい。
【0138】
電流源回路ＣＳは、配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］及び配線ＢＬｒｅｆと接続されている。電流源回路ＣＳは、配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］及び配線ＢＬｒｅｆに電流を供給する機能を有する。なお、配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］に供給される電流値と配線ＢＬｒｅｆに供給される電流値は異なっていてもよい。ここでは、電流源回路ＣＳから配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］に供給される電流をＩＣ、電流源回路ＣＳから配線ＢＬｒｅｆに供給される電流をＩＣｒｅｆと表記する。
【0139】
カレントミラー回路ＣＭは、配線ＩＬ［１］乃至［ｎ］及び配線ＩＬｒｅｆを有する。配線ＩＬ［１］乃至［ｎ］はそれぞれ配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］と接続され、配線ＩＬｒｅｆは、配線ＢＬｒｅｆと接続されている。ここでは、配線ＩＬ［１］乃至［ｎ］と配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］の接続箇所をノードＮＰ［１］乃至［ｎ］と表記する。また、配線ＩＬｒｅｆと配線ＢＬｒｅｆの接続箇所をノードＮＰｒｅｆと表記する。
【0140】
カレントミラー回路ＣＭは、ノードＮＰｒｅｆの電位に応じた電流ＩＣＭを配線ＩＬｒｅｆに流す機能と、この電流ＩＣＭを配線ＩＬ［１］乃至［ｎ］にも流す機能を有する。図１３には、配線ＢＬｒｅｆから配線ＩＬｒｅｆに電流ＩＣＭが排出され、配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］から配線ＩＬ［１］乃至［ｎ］に電流ＩＣＭが排出される例を示している。また、カレントミラー回路ＣＭから配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］を介してセルアレイＣＡに流れる電流を、ＩＢ［１］乃至［ｎ］と表記する。また、カレントミラー回路ＣＭから配線ＢＬｒｅｆを介してセルアレイＣＡに流れる電流を、ＩＢｒｅｆと表記する。
【0141】
回路ＷＤＤは、配線ＷＤ［１］乃至［ｎ］及び配線ＷＤｒｅｆと接続されている。回路ＷＤＤは、メモリセルＭＣに格納される第１のデータに対応する電位を、配線ＷＤ［１］乃至［ｎ］に供給する機能を有する。また、回路ＷＤＤは、メモリセルＭＣｒｅｆに格納される参照データに対応する電位を、配線ＷＤｒｅｆに供給する機能を有する。回路ＷＬＤは、配線ＷＬ［１］乃至［ｍ］と接続されている。回路ＷＬＤは、データの書き込みを行うメモリセルＭＣ又はメモリセルＭＣｒｅｆを選択するための信号を、配線ＷＬ［１］乃至［ｍ］に供給する機能を有する。回路ＣＬＤは、配線ＲＷ［１］乃至［ｍ］と接続されている。回路ＣＬＤは、第２のデータに対応する電位を、配線ＲＷ［１］乃至［ｍ］に供給する機能を有する。
【0142】
オフセット回路ＯＦＳＴは、配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］及び配線ＯＬ［１］乃至［ｎ］と接続されている。オフセット回路ＯＦＳＴは、配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］からオフセット回路ＯＦＳＴに流れる電流量、及び／又は、配線ＢＬ［１］乃至［ｎ］からオフセット回路ＯＦＳＴに流れる電流の変化量を検出する機能を有する。また、オフセット回路ＯＦＳＴは、検出結果を配線ＯＬ［１］乃至［ｎ］に出力する機能を有する。なお、オフセット回路ＯＦＳＴは、検出結果に対応する電流を配線ＯＬに出力してもよいし、検出結果に対応する電流を電圧に変換して配線ＯＬに出力してもよい。セルアレイＣＡとオフセット回路ＯＦＳＴの間を流れる電流を、Ｉα［１］乃至［ｎ］と表記する。
【0143】
オフセット回路ＯＦＳＴの構成例を図１５に示す。図１５に示すオフセット回路ＯＦＳＴは、回路ＯＣ［１］乃至［ｎ］を有する。また、回路ＯＣ［１］乃至［ｎ］はそれぞれ、トランジスタＴｒ２１、トランジスタＴｒ２２、トランジスタＴｒ２３、容量素子Ｃ２１、及び抵抗素子Ｒ１を有する。各素子の接続関係は図１５に示す通りである。なお、容量素子Ｃ２１の第１の電極及び抵抗素子Ｒ１の第１の端子と接続されたノードを、ノードＮａとする。また、容量素子Ｃ２１の第２の電極、トランジスタＴｒ２１のソース又はドレインの一方、及びトランジスタＴｒ２２のゲートと接続されたノードを、ノードＮｂとする。
【0144】
配線ＶｒｅｆＬは電位Ｖｒｅｆを供給する機能を有し、配線ＶａＬは電位Ｖａを供給する機能を有し、配線ＶｂＬは電位Ｖｂを供給する機能を有する。また、配線ＶＤＤＬは電位ＶＤＤを供給する機能を有し、配線ＶＳＳＬは電位ＶＳＳを供給する機能を有する。ここでは、電位ＶＤＤが高電源電位であり、電位ＶＳＳが低電源電位である場合について説明する。また、配線ＲＳＴは、トランジスタＴｒ２１の導通状態を制御するための電位を供給する機能を有する。トランジスタＴｒ２２、トランジスタＴｒ２３、配線ＶＤＤＬ、配線ＶＳＳＬ、及び配線ＶｂＬによって、ソースフォロワ回路が構成される。
【0145】
次に、回路ＯＣ［１］乃至［ｎ］の動作例を説明する。なお、ここでは代表例として回路ＯＣ［１］の動作例を説明するが、回路ＯＣ［２］乃至［ｎ］も同様に動作させることができる。まず、配線ＢＬ［１］に第１の電流が流れると、ノードＮａの電位は、第１の電流と抵抗素子Ｒ１の抵抗値に応じた電位となる。また、このときトランジスタＴｒ２１はオン状態であり、ノードＮｂに電位Ｖａが供給される。その後、トランジスタＴｒ２１はオフ状態となる。
【0146】
次に、配線ＢＬ［１］に第２の電流が流れると、ノードＮａの電位は、第２の電流と抵抗素子Ｒ１の抵抗値に応じた電位に変化する。このときトランジスタＴｒ２１はオフ状態であり、ノードＮｂはフローティング状態となっているため、ノードＮａの電位の変化に伴い、ノードＮｂの電位は容量結合により変化する。ここで、ノードＮａの電位の変化をΔＶＮａとし、容量結合係数を１とすると、ノードＮｂの電位はＶａ＋ΔＶＮａとなる。そして、トランジスタＴｒ２２のしきい値電圧をＶｔｈとすると、配線ＯＬ［１］から電位Ｖａ＋ΔＶＮａ－Ｖｔｈが出力される。ここで、Ｖａ＝Ｖｔｈとすることにより、配線ＯＬ［１］から電位ΔＶＮａを出力することができる。
【0147】
電位ΔＶＮａは、第１の電流から第２の電流への変化量、抵抗素子Ｒ１の抵抗値、及び電位Ｖｒｅｆに応じて定まる。ここで、抵抗素子Ｒ１の抵抗値と電位Ｖｒｅｆは既知であるため、電位ΔＶＮａから配線ＢＬに流れる電流の変化量を求めることができる。
【0148】
上記のようにオフセット回路ＯＦＳＴによって検出された電流量、及び／又は電流の変化量に対応する信号は、配線ＯＬ［１］乃至［ｎ］を介して活性化関数回路ＡＣＴＶに入力される。
【0149】
活性化関数回路ＡＣＴＶは、配線ＯＬ［１］乃至［ｎ］、及び、配線ＮＩＬ［１］乃至［ｎ］と接続されている。活性化関数回路ＡＣＴＶは、オフセット回路ＯＦＳＴから入力された信号を、あらかじめ定義された活性化関数に従って変換するための演算を行う機能を有する。活性化関数としては、例えば、シグモイド関数、ｔａｎｈ関数、ｓｏｆｔｍａｘ関数、ＲｅＬＵ関数、しきい値関数などを用いることができる。活性化関数回路ＡＣＴＶによって変換された信号は、出力データとして配線ＮＩＬ［１］乃至［ｎ］に出力される。
【0150】
＜半導体装置の動作例＞
上記の半導体装置ＭＡＣを用いて、第１のデータと第２のデータの積和演算を行うことができる。以下、積和演算を行う際の半導体装置ＭＡＣの動作例を説明する。
上記の半導体装置ＭＡＣを用いて、第１のデータと第２のデータの積和演算を行うことができる。以下、積和演算を行う際の半導体装置ＭＡＣの動作例を説明する。
【0151】
図１６に半導体装置ＭＡＣの動作例のタイミングチャートを示す。図１６には、図１４における配線ＷＬ［１］、配線ＷＬ［２］、配線ＷＤ［１］、配線ＷＤｒｅｆ、ノードＮＭ［１，１］、ノードＮＭ［２，１］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、ノードＮＭｒｅｆ［２］、配線ＲＷ［１］、及び配線ＲＷ［２］の電位の推移と、電流ＩＢ［１］－Ｉα［１］、及び電流ＩＢｒｅｆの値の推移を示している。電流ＩＢ［１］－Ｉα［１］は、配線ＢＬ［１］からメモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］に流れる電流の総和に相当する。
【0152】
なお、ここでは代表例として図１４に示すメモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］、［２］に着目して動作を説明するが、他のメモリセルＭＣ及びメモリセルＭＣｒｅｆも同様に動作させることができる。
【0153】
［第１のデータの格納］
まず、時刻Ｔ０１－Ｔ０２において、配線ＷＬ［１］の電位がハイレベル（Ｈｉｇｈ）となり、配線ＷＤ［１］の電位が接地電位（ＧＮＤ）よりもＶＰＲ－ＶＷ［１，１］大きい電位となり、配線ＷＤｒｅｆの電位が接地電位よりもＶＰＲ大きい電位となる。また、配線ＲＷ［１］、及び配線ＲＷ［２］の電位が基準電位（ＲＥＦＰ）となる。なお、電位ＶＷ［１，１］はメモリセルＭＣ［１，１］に格納される第１のデータに対応する電位である。また、電位ＶＰＲは参照データに対応する電位である。これにより、メモリセルＭＣ［１，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］が有するトランジスタＴｒ１１がオン状態となり、ノードＮＭ［１，１］の電位がＶＰＲ－ＶＷ［１，１］、ノードＮＭｒｅｆ［１］の電位がＶＰＲとなる。
まず、時刻Ｔ０１－Ｔ０２において、配線ＷＬ［１］の電位がハイレベル（Ｈｉｇｈ）となり、配線ＷＤ［１］の電位が接地電位（ＧＮＤ）よりもＶＰＲ－ＶＷ［１，１］大きい電位となり、配線ＷＤｒｅｆの電位が接地電位よりもＶＰＲ大きい電位となる。また、配線ＲＷ［１］、及び配線ＲＷ［２］の電位が基準電位（ＲＥＦＰ）となる。なお、電位ＶＷ［１，１］はメモリセルＭＣ［１，１］に格納される第１のデータに対応する電位である。また、電位ＶＰＲは参照データに対応する電位である。これにより、メモリセルＭＣ［１，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］が有するトランジスタＴｒ１１がオン状態となり、ノードＮＭ［１，１］の電位がＶＰＲ－ＶＷ［１，１］、ノードＮＭｒｅｆ［１］の電位がＶＰＲとなる。
【0154】
このとき、配線ＢＬ［１］からメモリセルＭＣ［１，１］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流ＩＭＣ［１，１］，０は、次の式で表すことができる。ここで、ｋはトランジスタＴｒ１２のチャネル長、チャネル幅、移動度、及びゲート絶縁膜の容量などで決まる定数である。また、ＶｔｈはトランジスタＴｒ１２のしきい値電圧である。
【0155】
ＩＭＣ［１，１］，０＝ｋ（ＶＰＲ－ＶＷ［１，１］－Ｖｔｈ）２ （Ｅ１）
【0156】
また、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＭＣｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流ＩＭＣｒｅｆ［１］，０は、次の式で表すことができる。
【0157】
ＩＭＣｒｅｆ［１］，０＝ｋ（ＶＰＲ－Ｖｔｈ）２ （Ｅ２）
【0158】
次に、時刻Ｔ０２－Ｔ０３において、配線ＷＬ［１］の電位がローレベル（Ｌｏｗ）となる。これにより、メモリセルＭＣ［１，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］が有するトランジスタＴｒ１１がオフ状態となり、ノードＮＭ［１，１］及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位が保持される。
【0159】
なお、前述の通り、トランジスタＴｒ１１としてＯＳトランジスタを用いることが好ましい。これにより、トランジスタＴｒ１１のリーク電流を抑えることができ、ノードＮＭ［２，１］及びノードＮＭｒｅｆ［２］の電位を正確に保持することができる。
【0160】
次に、時刻Ｔ０３－Ｔ０４において、配線ＷＬ［２］の電位がハイレベルとなり、配線ＷＤ［１］の電位が接地電位よりもＶＰＲ－ＶＷ［２，１］大きい電位となり、配線ＷＤｒｅｆの電位が接地電位よりもＶＰＲ大きい電位となる。なお、電位ＶＷ［２，１］はメモリセルＭＣ［２，１］に格納される第１のデータに対応する電位である。これにより、メモリセルＭＣ［２，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［２］が有するトランジスタＴｒ１１がオン状態となり、ノードＮＭ［２，１］の電位がＶＰＲ－ＶＷ［２，１］、ノードＮＭｒｅｆ［２］の電位がＶＰＲとなる。
【0161】
このとき、配線ＢＬ［１］からメモリセルＭＣ［２，１］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流ＩＭＣ［２，１］，０は、次の式で表すことができる。
【0162】
ＩＭＣ［２，１］，０＝ｋ（ＶＰＲ－ＶＷ［２，１］－Ｖｔｈ）２ （Ｅ３）
【0163】
また、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＭＣｒｅｆ［２］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流ＩＭＣｒｅｆ［２］，０は、次の式で表すことができる。
【0164】
ＩＭＣｒｅｆ［２］，０＝ｋ（ＶＰＲ－Ｖｔｈ）２ （Ｅ４）
【0165】
次に、時刻Ｔ０４－Ｔ０５において、配線ＷＬ［２］の電位がローレベルとなる。これにより、メモリセルＭＣ［２，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［２］が有するトランジスタＴｒ１１がオフ状態となり、ノードＮＭ［２，１］及びノードＮＭｒｅｆ［２］の電位が保持される。
【0166】
以上の動作により、メモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］に第１のデータが格納され、メモリセルＭＣｒｅｆ［１］、［２］に参照データが格納される。
【0167】
ここで、時刻Ｔ０４－Ｔ０５において、配線ＢＬ［１］及び配線ＢＬｒｅｆに流れる電流を考える。配線ＢＬｒｅｆには、電流源回路ＣＳから電流が供給される。また、配線ＢＬｒｅｆを流れる電流は、カレントミラー回路ＣＭ、メモリセルＭＣｒｅｆ［１］、［２］へ排出される。電流源回路ＣＳから配線ＢＬｒｅｆに供給される電流をＩＣｒｅｆ、配線ＢＬｒｅｆからカレントミラー回路ＣＭへ排出される電流をＩＣＭ，０とすると、次の式が成り立つ。
【0168】
ＩＣｒｅｆ－ＩＣＭ，０＝ＩＭＣｒｅｆ［１］，０＋ＩＭＣｒｅｆ［２］，０ （Ｅ５）
【0169】
配線ＢＬ［１］には、電流源回路ＣＳからの電流が供給される。また、配線ＢＬ［１］を流れる電流は、カレントミラー回路ＣＭ、メモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］へ排出される。また、配線ＢＬ［１］からオフセット回路ＯＦＳＴに電流が流れる。電流源回路ＣＳから配線ＢＬ［１］に供給される電流をＩＣ，０、配線ＢＬ［１］からオフセット回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，０とすると、次の式が成り立つ。
【0170】
ＩＣ－ＩＣＭ，０＝ＩＭＣ［１，１］，０＋ＩＭＣ［２，１］，０＋Ｉα，０ （Ｅ６）
【0171】
［第１のデータと第２のデータの積和演算］
次に、時刻Ｔ０５－Ｔ０６において、配線ＲＷ［１］の電位が基準電位よりもＶＸ［１］大きい電位となる。このとき、メモリセルＭＣ［１，１］、及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１１には電位ＶＸ［１］が供給され、容量結合によりトランジスタＴｒ１２のゲートの電位が上昇する。なお、電位ＶＸ［１］はメモリセルＭＣ［１，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］に供給される第２のデータに対応する電位である。
次に、時刻Ｔ０５－Ｔ０６において、配線ＲＷ［１］の電位が基準電位よりもＶＸ［１］大きい電位となる。このとき、メモリセルＭＣ［１，１］、及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１１には電位ＶＸ［１］が供給され、容量結合によりトランジスタＴｒ１２のゲートの電位が上昇する。なお、電位ＶＸ［１］はメモリセルＭＣ［１，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］に供給される第２のデータに対応する電位である。
【0172】
トランジスタＴｒ１２のゲートの電位の変化量は、配線ＲＷの電位の変化量に、メモリセルの構成によって決まる容量結合係数を乗じた値となる。容量結合係数は、容量素子Ｃ１１の容量、トランジスタＴｒ１２のゲート容量、及び寄生容量などによって算出される。以下では便宜上、配線ＲＷの電位の変化量とトランジスタＴｒ１２のゲートの電位の変化量が同じ、すなわち容量結合係数が１であるとして説明する。実際には、容量結合係数を考慮して電位ＶＸを決定すればよい。
【0173】
メモリセルＭＣ［１，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］の容量素子Ｃ１１に電位ＶＸ［１］が供給されると、ノードＮＭ［１，１］及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位がそれぞれＶＸ［１］上昇する。
【0174】
ここで、時刻Ｔ０５－Ｔ０６において、配線ＢＬ［１］からメモリセルＭＣ［１，１］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流ＩＭＣ［１，１］，１は、次の式で表すことができる。
【0175】
ＩＭＣ［１，１］，１＝ｋ（ＶＰＲ－ＶＷ［１，１］＋ＶＸ［１］－Ｖｔｈ）２ （Ｅ７）
【0176】
すなわち、配線ＲＷ［１］に電位ＶＸ［１］を供給することにより、配線ＢＬ［１］からメモリセルＭＣ［１，１］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流は、ΔＩＭＣ［１，１］＝ＩＭＣ［１，１］，１－ＩＭＣ［１，１］，０増加する。
【0177】
また、時刻Ｔ０５－Ｔ０６において、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＭＣｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流ＩＭＣｒｅｆ［１］，１は、次の式で表すことができる。
【0178】
ＩＭＣｒｅｆ［１］，１＝ｋ（ＶＰＲ＋ＶＸ［１］－Ｖｔｈ）２ （Ｅ８）
【0179】
すなわち、配線ＲＷ［１］に電位ＶＸ［１］を供給することにより、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＭＣｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流は、ΔＩＭＣｒｅｆ［１］＝ＩＭＣｒｅｆ［１］，１－ＩＭＣｒｅｆ［１］，０増加する。
【0180】
また、配線ＢＬ［１］及び配線ＢＬｒｅｆに流れる電流について考える。配線ＢＬｒｅｆには、電流源回路ＣＳから電流ＩＣｒｅｆが供給される。また、配線ＢＬｒｅｆを流れる電流は、カレントミラー回路ＣＭ、メモリセルＭＣｒｅｆ［１］、［２］へ排出される。配線ＢＬｒｅｆからカレントミラー回路ＣＭへ排出される電流をＩＣＭ，１とすると、次の式が成り立つ。
【0181】
ＩＣｒｅｆ－ＩＣＭ，１＝ＩＭＣｒｅｆ［１］，１＋ＩＭＣｒｅｆ［２］，１ （Ｅ９）
【0182】
配線ＢＬ［１］には、電流源回路ＣＳから電流ＩＣが供給される。また、配線ＢＬ［１］を流れる電流は、カレントミラー回路ＣＭ、メモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］へ排出される。さらに、配線ＢＬ［１］からオフセット回路ＯＦＳＴにも電流が流れる。配線ＢＬ［１］からオフセット回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，１とすると、次の式が成り立つ。
【0183】
ＩＣ－ＩＣＭ，１＝ＩＭＣ［１，１］，１＋ＩＭＣ［２，１］，１＋Ｉα，１ （Ｅ１０）
【0184】
そして、式（Ｅ１）乃至式（Ｅ１０）から、電流Ｉα，０と電流Ｉα，１の差（差分電流ΔＩα）は次の式で表すことができる。
【0185】
ΔＩα＝Ｉα，１－Ｉα，０＝２ｋＶＷ［１，１］ＶＸ［１］ （Ｅ１１）
【0186】
このように、差分電流ΔＩαは、電位ＶＷ［１，１］とＶＸ［１］の積に応じた値となる。
【0187】
その後、時刻Ｔ０６－Ｔ０７において、配線ＲＷ［１］の電位は基準電位となり、ノードＮＭ［１，１］及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は時刻Ｔ０４－Ｔ０５と同様になる。
【0188】
次に、時刻Ｔ０７－Ｔ０８において、配線ＲＷ［１］の電位が基準電位よりもＶＸ［１］大きい電位となり、配線ＲＷ［２］の電位が基準電位よりもＶＸ［２］大きい電位となる。これにより、メモリセルＭＣ［１，１］、及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１１に電位ＶＸ［１］が供給され、容量結合によりノードＮＭ［１，１］及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位がそれぞれＶＸ［１］上昇する。また、メモリセルＭＣ［２，１］、及びメモリセルＭＣｒｅｆ［２］のそれぞれの容量素子Ｃ１１に電位ＶＸ［２］が供給され、容量結合によりノードＮＭ［２，１］及びノードＮＭｒｅｆ［２］の電位がそれぞれＶＸ［２］上昇する。
【0189】
ここで、時刻Ｔ０７－Ｔ０８において、配線ＢＬ［１］からメモリセルＭＣ［２，１］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流ＩＭＣ［２，１］，１は、次の式で表すことができる。
【0190】
ＩＭＣ［２，１］，１＝ｋ（ＶＰＲ－ＶＷ［２，１］＋ＶＸ［２］－Ｖｔｈ）２ （Ｅ１２）
【0191】
すなわち、配線ＲＷ［２］に電位ＶＸ［２］を供給することにより、配線ＢＬ［１］からメモリセルＭＣ［２，１］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流は、ΔＩＭＣ［２，１］＝ＩＭＣ［２，１］，１－ＩＭＣ［２，１］，０増加する。
【0192】
また、時刻Ｔ０７－Ｔ０８において、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＭＣｒｅｆ［２］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流ＩＭＣｒｅｆ［２］，１は、次の式で表すことができる。
【0193】
ＩＭＣｒｅｆ［２］，１＝ｋ（ＶＰＲ＋ＶＸ［２］－Ｖｔｈ）２ （Ｅ１３）
【0194】
すなわち、配線ＲＷ［２］に電位ＶＸ［２］を供給することにより、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＭＣｒｅｆ［２］のトランジスタＴｒ１２に流れる電流は、ΔＩＭＣｒｅｆ［２］＝ＩＭＣｒｅｆ［２］，１－ＩＭＣｒｅｆ［２］，０増加する。
【0195】
また、配線ＢＬ［１］及び配線ＢＬｒｅｆに流れる電流について考える。配線ＢＬｒｅｆには、電流源回路ＣＳから電流ＩＣｒｅｆが供給される。また、配線ＢＬｒｅｆを流れる電流は、カレントミラー回路ＣＭ、メモリセルＭＣｒｅｆ［１］、［２］へ排出される。配線ＢＬｒｅｆからカレントミラー回路ＣＭへ排出される電流をＩＣＭ，２とすると、次の式が成り立つ。
【0196】
ＩＣｒｅｆ－ＩＣＭ，２＝ＩＭＣｒｅｆ［１］，１＋ＩＭＣｒｅｆ［２］，１ （Ｅ１４）
【0197】
配線ＢＬ［１］には、電流源回路ＣＳから電流ＩＣが供給される。また、配線ＢＬ［１］を流れる電流は、カレントミラー回路ＣＭ、メモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］へ排出される。さらに、配線ＢＬ［１］からオフセット回路ＯＦＳＴにも電流が流れる。配線ＢＬ［１］からオフセット回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，２とすると、次の式が成り立つ。
【0198】
ＩＣ－ＩＣＭ，２＝ＩＭＣ［１，１］，１＋ＩＭＣ［２，１］，１＋Ｉα，２ （Ｅ１５）
【0199】
そして、式（Ｅ１）乃至式（Ｅ８）、及び、式（Ｅ１２）乃至式（Ｅ１５）から、電流Ｉα，０と電流Ｉα，２の差（差分電流ΔＩα）は次の式で表すことができる。
【0200】
ΔＩα＝Ｉα，２－Ｉα，０＝２ｋ（ＶＷ［１，１］ＶＸ［１］＋ＶＷ［２，１］ＶＸ［２］） （Ｅ１６）
【0201】
このように、差分電流ΔＩαは、電位ＶＷ［１，１］と電位ＶＸ［１］の積と、電位ＶＷ［２，１］と電位ＶＸ［２］の積と、を足し合わせた結果に応じた値となる。
【0202】
その後、時刻Ｔ０８－Ｔ０９において、配線ＲＷ［１］、［２］の電位は基準電位となり、ノードＮＭ［１，１］、［２，１］及びノードＮＭｒｅｆ［１］、［２］の電位は時刻Ｔ０４－Ｔ０５と同様になる。
【0203】
式（Ｅ１１）及び式（Ｅ１６）に示されるように、オフセット回路ＯＦＳＴに入力される差分電流ΔＩαは、第１のデータ（重み）に対応する電位ＶＷと、第２のデータ（入力データ）に対応する電位ＶＸの積の項を有する式から算出することができる。すなわち、差分電流ΔＩαをオフセット回路ＯＦＳＴで計測することにより、第１のデータと第２のデータの積和演算の結果を得ることができる。
【0204】
なお、上記では特にメモリセルＭＣ［１，１］、［２，１］及びメモリセルＭＣｒｅｆ［１］、［２］に着目したが、メモリセルＭＣ及びメモリセルＭＣｒｅｆの数は任意に設定することができる。メモリセルＭＣ及びメモリセルＭＣｒｅｆの行数ｍを任意の数ｉとした場合の差分電流ΔＩαは、次の式で表すことができる。
【0205】
ΔＩα＝２ｋΣｉＶＷ［ｉ，１］ＶＸ［ｉ］ （Ｅ１７）
【0206】
また、メモリセルＭＣ及びメモリセルＭＣｒｅｆの列数ｎを増やすことにより、並列して実行される積和演算の数を増やすことができる。
【0207】
以上のように、半導体装置ＭＡＣを用いることにより、第１のデータと第２のデータの積和演算を行うことができる。なお、メモリセルＭＣ及びメモリセルＭＣｒｅｆとして図１４に示す構成を用いることにより、少ないトランジスタ数で積和演算回路を構成することができる。そのため、半導体装置ＭＡＣの回路規模の縮小を図ることができる。
【0208】
半導体装置ＭＡＣをニューラルネットワークにおける演算に用いる場合、メモリセルＭＣの行数ｍは一のニューロンに供給される入力データの数に対応させ、メモリセルＭＣの列数ｎはニューロンの数に対応させることができる。例えば、図１２（Ａ）に示す中間層ＨＬにおいて半導体装置ＭＡＣを用いた積和演算を行う場合を考える。このとき、メモリセルＭＣの行数ｍは、入力層ＩＬから供給される入力データの数（入力層ＩＬのニューロンの数）に設定し、メモリセルＭＣの列数ｎは、中間層ＨＬのニューロンの数に設定することができる。
【0209】
なお、半導体装置ＭＡＣを適用するニューラルネットワークの構造は特に限定されない。例えば半導体装置ＭＡＣは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、オートエンコーダ、ボルツマンマシン（制限ボルツマンマシンを含む）などに用いることもできる。
【0210】
以上のように、半導体装置ＭＡＣを用いることにより、ニューラルネットワークの積和演算を行うことができる。さらに、セルアレイＣＡに図１４に示すメモリセルＭＣ及びメモリセルＭＣｒｅｆを用いることにより、演算精度の向上、消費電力の削減、又は回路規模の縮小を図ることが可能な集積回路を提供することができる。
【0211】
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
【0212】
（実施の形態４）
本実施の形態は、本発明の一態様のＯＳトランジスタ、およびそれを用いた不揮発性メモリについて説明する。先の実施の形態で述べたメモリ１３２として、ＯＳトランジスタを用いた不揮発性メモリを用いることができる。
本実施の形態は、本発明の一態様のＯＳトランジスタ、およびそれを用いた不揮発性メモリについて説明する。先の実施の形態で述べたメモリ１３２として、ＯＳトランジスタを用いた不揮発性メモリを用いることができる。
【0213】
以下に、ＯＳトランジスタについて説明する。
【0214】
ＯＳトランジスタのチャネル形成領域は、金属酸化物を有することが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物はインジウム（Ｉｎ）を含むことが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物がインジウムを含む金属酸化物の場合、ＯＳトランジスタのキャリア移動度（電子移動度）が高くなる。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、元素Ｍを含む酸化物半導体であると好ましい。元素Ｍは、好ましくは、アルミニウム（Ａｌ）、ガリウム（Ｇａ）またはスズ（Ｓｎ）などとする。そのほかの元素Ｍに適用可能な元素としては、ホウ素（Ｂ）、シリコン（Ｓｉ）、チタン（Ｔｉ）、鉄（Ｆｅ）、ニッケル（Ｎｉ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、イットリウム（Ｙ）、ジルコニウム（Ｚｒ）、モリブデン（Ｍｏ）、ランタン（Ｌａ）、セリウム（Ｃｅ）、ネオジム（Ｎｄ）、ハフニウム（Ｈｆ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などがある。ただし、元素Ｍとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。元素Ｍは、例えば、酸素との結合エネルギーが高い元素である。例えば、酸素との結合エネルギーがインジウムよりも高い元素である。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、亜鉛（Ｚｎ）を含む金属酸化物であると好ましい。亜鉛を含む金属酸化物は結晶化しやすくなる場合がある。
【0215】
チャネル形成領域が有する金属酸化物は、インジウムを含む金属酸化物に限定されない。半導体層は、例えば、亜鉛スズ酸化物、ガリウムスズ酸化物などの、インジウムを含まず、亜鉛を含む金属酸化物、ガリウムを含む金属酸化物、スズを含む金属酸化物などであっても構わない。
【0216】
メモリ１３２には、ＯＳトランジスタを用いたメモリ装置を適用することができる。例えば、以下に説明するＮＯＳＲＡＭ（登録商標）、ＤＯＳＲＡＭ（登録商標）等を適用することができる。
【0217】
ＮＯＳＲＡＭとは、メモリセルの書き込みトランジスタがＯＳトランジスタで構成されているゲインセル型ＤＲＡＭのことである。ＮＯＳＲＡＭはＮｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ ＲＡＭの略称である。以下にＮＯＳＲＡＭの構成例を示す。
【0218】
＜ＮＯＳＲＡＭ＞
図１７（Ａ）はＮＯＳＲＡＭの構成例を示すブロック図である。ＮＯＳＲＡＭ２４０には、パワードメイン２４２、２４３、パワースイッチ２４５乃至２４７が設けられている。パワードメイン２４２には、メモリセルアレイ２５０が設けられ、パワードメイン２４３にはＮＯＳＲＡＭ２４０の周辺回路が設けられている。周辺回路は、制御回路２５１、行回路２５２、列回路２５３を有する。
図１７（Ａ）はＮＯＳＲＡＭの構成例を示すブロック図である。ＮＯＳＲＡＭ２４０には、パワードメイン２４２、２４３、パワースイッチ２４５乃至２４７が設けられている。パワードメイン２４２には、メモリセルアレイ２５０が設けられ、パワードメイン２４３にはＮＯＳＲＡＭ２４０の周辺回路が設けられている。周辺回路は、制御回路２５１、行回路２５２、列回路２５３を有する。
【0219】
外部からＮＯＳＲＡＭ２４０に電圧ＶＤＤＤ、ＶＳＳＳ、ＶＤＨＷ、ＶＤＨＲ、ＶＢＧ２、クロック信号ＧＣＬＫ２、アドレス信号（Ａｄｄｒｅｓｓ）、信号ＣＥ、ＷＥ、ＰＳＥ５が入力される。信号ＣＥ、ＷＥはチップイネーブル信号、書き込みイネーブル信号である。信号ＰＳＥ５は、パワースイッチ２４５乃至２４７のオンオフを制御する。パワースイッチ２４５乃至２４７は、パワードメイン２４３への電圧ＶＤＤＤ、ＶＤＨＷ、ＶＤＨＲの入力をそれぞれ制御する。
【0220】
なお、ＮＯＳＲＡＭ２４０に入力される電圧、信号等は、ＮＯＳＲＡＭ２４０の回路構成、動作方法に応じて適宜取捨される。例えば、ＮＯＳＲＡＭ２４０にパワーゲーティングされないパワードメインを設け、信号ＰＳＥ５を生成するパワーゲーティング制御回路を設けてもよい。
【0221】
メモリセルアレイ２５０は、メモリセル１０、書込みワード線ＷＷＬ、読出しワード線ＲＷＬ、書込みビット線ＷＢＬ、読出しビット線ＲＢＬ、ソース線ＳＬを有する。
【0222】
図１７（Ｂ）に示すように、メモリセル１０は２Ｔ１Ｃ（２トランジスタ１容量）型のゲインセルであり、ノードＳＮ１、トランジスタＭ１、Ｍ２、容量素子Ｃ１を有する。トランジスタＭ１は書き込みトランジスタであり、バックゲートを有するＯＳトランジスタである。トランジスタＭ１のバックゲートは、電圧ＶＢＧ２を供給する配線ＢＧＬ２に電気的に接続されている。トランジスタＭ２は読出しトランジスタであり、ｐチャネル型Ｓｉトランジスタである。容量素子Ｃ１はノードＳＮ１の電圧を保持する保持容量である。
【0223】
電圧ＶＤＤＤ、ＶＳＳＳはデータ“１”、“０”を表す電圧である。なお、書込みワード線ＷＷＬ、ＲＷＬの高レベル電圧は、ＶＤＨＷ、ＶＤＨＲである。
【0224】
【0225】
メモリセル１０は原理的に書き換え回数に制限はなく、データの書き換えを低エネルギーで行え、データの保持に電力を消費しない。トランジスタＭ１が極小オフ電流のＯＳトランジスタであるため、メモリセル１０は長時間データを保持することが可能である。よって、ＮＯＳＲＡＭ２４０でキャッシュメモリ装置を構成することで、キャッシュメモリ装置を不揮発性の低消費電力なメモリ装置とすることができる。
【0226】
メモリセル１０の回路構成は、図１７（Ｂ）の回路構成に限定されない。例えば、読出しトランジスタＭ２を、バックゲートを有するＯＳトランジスタ、またはｎチャネル型Ｓｉトランジスタでもよい。或いは、メモリセル１０は３Ｔ型ゲインセルでもよい。例えば、図１８（Ｂ）、図１８（Ｃ）に３Ｔ型ゲインセルの例を示す。図１８（Ｂ）に示すメモリセル１５は、トランジスタＭ３乃至Ｍ５、容量素子Ｃ３、ノードＳＮ３を有する。トランジスタＭ３乃至Ｍ５は、書込みトランジスタ、読出しトランジスタ、選択トランジスタである。トランジスタＭ３はバックゲートを有するＯＳトランジスタであり、トランジスタＭ４、Ｍ５はｐチャネル型Ｓｉトランジスタである。トランジスタＭ４、Ｍ５を、ｎチャネル型Ｓｉトランジスタまたはバックゲートを有するＯＳトランジスタで構成してもよい。図１８（Ｃ）に示すメモリセル１６では、３個のトランジスタはバックゲートを有するＯＳトランジスタで構成されている。
【0227】
ノードＳＮ３は保持ノードである。容量素子Ｃ３の一方の電極はノードＳＮ３に電気的に接続され、ノードＳＮ３の電圧を保持する機能を有する。容量素子Ｃ３の他方の電極は配線ＣＮＬに電気的に接続される。容量素子Ｃ３を意図的に設けず、トランジスタＭ４のゲート容量などで保持容量を構成してもよい。配線ＰＤＬには固定電圧（例えば、ＶＤＤＤ）が入力される。配線ＰＤＬはソース線ＳＬに代わる配線であり、固定電圧（例えば、電圧ＶＤＤＤ）が入力される。配線ＣＮＬにも例えば電圧ＶＤＤＤが入力される。
【0228】
制御回路２５１は、ＮＯＳＲＡＭ２４０の動作全般を制御する機能を有する。例えば、制御回路２５１は、信号ＣＥ、ＷＥを論理演算して、外部からのアクセスが書き込みアクセスであるか読み出しアクセスであるかを判断する。
【0229】
行回路２５２は、アドレス信号が指定する選択された行の書込みワード線ＷＷＬ、読出しワード線ＲＷＬを選択する機能をもつ。列回路２５３は、アドレス信号が指定する列の書込みビット線ＷＢＬにデータを書き込む機能、および当該列の読出しビット線ＲＢＬからデータを読み出す機能をもつ。
【0230】
＜ＤＯＳＲＡＭ＞
ＤＯＳＲＡＭとは、１Ｔ１Ｃ型のメモリセルを有するＲＡＭのことであり、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ ＲＡＭの略称である。以下、図１９を参照して、ＤＯＳＲＡＭについて説明する。
ＤＯＳＲＡＭとは、１Ｔ１Ｃ型のメモリセルを有するＲＡＭのことであり、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ ＲＡＭの略称である。以下、図１９を参照して、ＤＯＳＲＡＭについて説明する。
【0231】
図１９（Ａ）に示すように、ＤＯＳＲＡＭ３５０のメモリセル１６は、ビット線ＢＬ（またはＢＬＢ）、ワード線ＷＬ、配線ＢＧＬ６、ＰＬに電気的に接続される。ビット線ＢＬＢは、反転ビット線である、例えば、配線ＢＧＬ６、ＰＬには、電圧ＶＢＧ６、ＶＳＳＳが入力される。トランジスタＭ６、および容量素子Ｃ６を有する。トランジスタＭ６はバックゲートを有するＯＳトランジスタである。
【0232】
容量素子Ｃ６の充放電によってデータを書き換えるため、ＤＯＳＲＡＭ３５０には原理的には書き換え回数に制約はなく、かつ、低エネルギーで、データの書き込みおよび読み出しが可能である。また、メモリセル１６の回路構成が単純であるため、大容量化が容易である。メモリセル１６の書込みトランジスタがＯＳトランジスタであるので、ＤＯＳＲＡＭ３５０の保持時間はＤＲＡＭに比べて非常に長い。したがってリフレッシュの頻度を低減できる、あるいは、リフレッシュ動作を不要にすることができるため、リフレッシュ動作に要する電力を削減できる。
【0233】
図１９（Ｂ）に示すように、ＤＯＳＲＡＭ３５０において、メモリセルアレイ３６０は、周辺回路３６５上に積層することができる。これは、メモリセル１６のトランジスタＭ６がＯＳトランジスタであるからである。
【0234】
メモリセルアレイ３６０には、複数のメモリセル１６が行列状に配置され、メモリセル１６の配列に応じて、ビット線ＢＬ、ＢＬＢ、ワード線ＷＬ、配線ＢＧＬ６、ＰＬが設けられている。周辺回路３６５には、制御回路、行回路、列回路が設けられる。行回路は、アクセス対象のワード線ＷＬの選択等を行う。列回路は、ＢＬとＢＬＢとでなるビット線対に対して、データの書き込みおよび読出し等を行う。
【0235】
周辺回路３６５をパワーゲーティングするために、パワースイッチ３７１、３７２が設けられている。パワースイッチ３７１、３７２は、周辺回路３６５への電圧ＶＤＤＤ、ＶＤＨＷ６の入力をそれぞれ制御する。なお、電圧ＶＤＨＷ６はワード線ＷＬの高レベル電圧である。パワースイッチ３７１、３７２のオンオフは、信号ＰＳＥ６で制御される。例えば、信号ＰＳＥ６はＰＭＵ１１３で生成される。
【0236】
本実施の形態は、他の実施の形態と適宜組み合わせて実施することが可能である。
【0237】
（実施の形態５）
本実施の形態では、先の実施の形態で示した電子機器の一例を説明する。
本実施の形態では、先の実施の形態で示した電子機器の一例を説明する。
【0238】
図２０（Ａ）および図２０（Ｂ）に、２つ折り可能なタブレット型端末の一例を示す。図２０（Ａ）および図２０（Ｂ）に示すタブレット型端末９６００は、筐体９６３０ａ、筐体９６３０ｂ、筐体９６３０ａと筐体９６３０ｂを接続する可動部９６４０、表示部９６３１、表示モード切り替えスイッチ９６２６、電源スイッチ９６２７、省電力モード切り替えスイッチ９６２５、留め具９６２９、操作スイッチ９６２８、を有する。表示部９６３１に可撓性を有するパネルを用いることで、より広い表示部を有するタブレット端末とすることができる。図２０（Ａ）は、タブレット型端末９６００を開いた状態を示し、図２０（Ｂ）は、タブレット型端末９６００を閉じた状態を示している。
【0239】
また、タブレット型端末９６００は、筐体９６３０ａおよび筐体９６３０ｂの内部に蓄電池９６３５を有する。蓄電池９６３５は、可動部９６４０を通り、筐体９６３０ａと筐体９６３０ｂに渡って設けられている。
【0240】
表示部９６３１は、一部をタッチパネルの領域とすることができ、表示された操作キーにふれることでデータ入力をすることができる。また、タッチパネルのキーボード表示切り替えボタンが表示されている位置に指やスタイラスなどでふれることで表示部９６３１にキーボードボタン表示することができる。
【0241】
また、表示モード切り替えスイッチ９６２６は、縦表示又は横表示などの表示の向きを切り替え、白黒表示やカラー表示の切り替えなどを選択できる。省電力モード切り替えスイッチ９６２５は、タブレット型端末９６００に内蔵している光センサで検出される使用時の外光の光量に応じて表示の輝度を最適なものとすることができる。タブレット型端末は光センサだけでなく、ジャイロ、加速度センサ等の傾きを検出するセンサなどの他の検出装置を内蔵させてもよい。
【0242】
図２０（Ｂ）は、閉じた状態であり、タブレット型端末９６００は、筐体９６３０、太陽電池９６３３、蓄電池９６３５、コイル９６４１、および制御回路９６３４を有する。制御回路９６３４は、保護回路９６３９と、ＤＣＤＣコンバータ９６３６を含む充放電制御回路９６３８と、を有する。また制御回路９６３４は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ニューラルネットワーク等を有するＩＣ、コイルを介して無線給電を制御する機能を有するＩＣ、通信モジュール、等を有することが好ましい。
【0243】
なお、タブレット型端末９６００は２つ折り可能なため、未使用時に筐体９６３０ａおよび筐体９６３０ｂを重ね合せるように折りたたむことができる。折りたたむことにより、表示部９６３１を保護できるため、タブレット型端末９６００の耐久性を高めることができる。
【0244】
また、この他にも図２０（Ａ）および図２０（Ｂ）に示したタブレット型端末は、様々な情報（静止画、動画、テキスト画像など）を表示する機能、カレンダー、日付又は時刻などを表示部に表示する機能、表示部に表示した情報をタッチ入力操作又は編集するタッチ入力機能、様々なソフトウェア（プログラム）によって処理を制御する機能、等を有することができる。
【0245】
タブレット型端末の表面に装着された太陽電池９６３３によって、電力をタッチパネル、表示部、又は映像信号処理部等に供給することができる。なお、太陽電池９６３３は、筐体９６３０の片面又は両面に設けることができ、蓄電池９６３５の充電を効率的に行う構成とすることができる。
【0246】
また、図２０（Ｂ）に示す制御回路９６３４の構成、および動作について図２０（Ｃ）にブロック図を示し説明する。図２０（Ｃ）には、太陽電池９６３３、蓄電池９６３５、ＤＣＤＣコンバータ９６３６、コンバータ９６３７、スイッチＳＷ１乃至ＳＷ３、表示部９６３１について示しており、ＤＣＤＣコンバータ９６３６、コンバータ９６３７、スイッチＳＷ１乃至ＳＷ３が、図２０（Ｂ）に示す充放電制御回路９６３８に対応し、充放電制御回路９６３８および保護回路９６３９が制御回路９６３４に対応する箇所となる。
【0247】
まず外光により太陽電池９６３３により発電がされる場合の動作の例について説明する。太陽電池９６３３で発電した電力は、蓄電池９６３５を充電するための電圧となるようＤＣＤＣコンバータ９６３６で昇圧又は降圧がなされる。そして、表示部９６３１の動作に太陽電池９６３３からの電力が用いられる際にはスイッチＳＷ１をオンにし、コンバータ９６３７で表示部９６３１に必要な電圧に昇圧又は降圧をすることとなる。また、表示部９６３１での表示を行わない際には、ＳＷ１をオフにし、ＳＷ２をオンにして蓄電池９６３５の充電を行う構成とすればよい。
【0248】
なお太陽電池９６３３については、発電手段の一例として示したが、特に限定されず、圧電素子（ピエゾ素子）や熱電変換素子（ペルティエ素子）などの他の発電手段による蓄電池９６３５の充電を行う構成であってもよい。例えば、無線（非接触）で電力を送受信して充電する無接点電力伝送モジュールや、また他の充電手段を組み合わせて行う構成としてもよい。
【0249】
本発明の一態様の電子機器の一例を図２１（Ａ）乃至（Ｇ）に示す。本発明の一態様の電子機器として、例えば、テレビジョン装置（テレビ、又はテレビジョン受信機ともいう）、コンピュータ用などのモニタ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、デジタルフォトフレーム、携帯電話機（携帯電話、携帯電話装置ともいう）、携帯型ゲーム機、携帯情報端末、音響再生装置、パチンコ機などの大型ゲーム機などが挙げられる。
【0250】
図２１（Ａ）は、携帯電話機の一例を示している。携帯電話機７４００は、筐体７４０１に組み込まれた表示部７４０２の他、操作ボタン７４０３、外部接続ポート７４０４、スピーカ７４０５、マイク７４０６などを備えている。
【0251】
図２１（Ｂ）は、携帯電話機７４００を湾曲させた状態を示している。携帯電話機７４００を外部の力により変形させて全体を湾曲させると、その内部に設けられている蓄電池７４０７も湾曲される場合がある。このような場合には、蓄電池７４０７として、可撓性を有する蓄電池を用いることが好ましい。可撓性を有する蓄電池７４０７の曲げられた状態を図２１（Ｃ）に示す。
【0252】
また携帯電話機７４００は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ニューラルネットワーク等を有するＩＣ、コイルを介して無線給電を制御する機能を有するＩＣ、通信モジュール、等を有することが好ましい。
【0253】
また、フレキシブルな形状を備える蓄電池を、家屋やビルの内壁または外壁や、自動車の内装または外装の曲面に沿って組み込むことも可能である。
【0254】
図２１（Ｄ）は、バングル型の表示装置の一例を示している。携帯表示装置７１００は、筐体７１０１、表示部７１０２、操作ボタン７１０３、および蓄電池７１０４を有する。また携帯電話機７４００は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ニューラルネットワーク等を有するＩＣ、コイルを介して無線給電を制御する機能を有するＩＣ、通信モジュール、等を有することが好ましい。
【0255】
図２１（Ｅ）は、腕時計型の携帯情報端末の一例を示している。携帯情報端末７２００は、筐体７２０１、表示部７２０２、バンド７２０３、バックル７２０４、操作ボタン７２０５、入出力端子７２０６などを備える。
【0256】
携帯情報端末７２００は、移動電話、電子メール、文章閲覧及び作成、音楽再生、インターネット通信、コンピュータゲームなどの種々のアプリケーションを実行することができる。
【0257】
表示部７２０２はその表示面が湾曲して設けられ、湾曲した表示面に沿って表示を行うことができる。また、表示部７２０２はタッチセンサを備え、指やスタイラスなどで画面に触れることで操作することができる。例えば、表示部７２０２に表示されたアイコン７２０７に触れることで、アプリケーションを起動することができる。
【0258】
操作ボタン７２０５は、時刻設定のほか、電源のオン、オフ動作、無線通信のオン、オフ動作、マナーモードの実行及び解除、省電力モードの実行及び解除など、様々な機能を持たせることができる。例えば、携帯情報端末７２００に組み込まれたオペレーティングシステムにより、操作ボタン７２０５の機能を自由に設定することもできる。
【0259】
また、携帯情報端末７２００は、通信規格された近距離無線通信を実行することが可能である。例えば無線通信可能なヘッドセットと相互通信することによって、ハンズフリーで通話することもできる。
【0260】
また、携帯情報端末７２００は入出力端子７２０６を備え、他の情報端末とコネクターを介して直接データのやりとりを行うことができる。また入出力端子７２０６を介して充電を行うこともできる。なお、充電動作は入出力端子７２０６を介さずに無線給電により行ってもよい。
【0261】
携帯情報端末７２００は、蓄電池を有する。また携帯情報端末７２００は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ニューラルネットワーク等を有するＩＣ、コイルを介して無線給電を制御する機能を有するＩＣ、通信モジュール、等を有することが好ましい。
【0262】
携帯情報端末７２００はセンサを有することが好ましい。センサとして例えば、指紋センサ、脈拍センサ、体温センサ等の人体センサや、タッチセンサ、加圧センサ、加速度センサ、等が搭載されることが好ましい。
【0263】
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
【符号の説明】
【0264】
１０：メモリセル、１５：メモリセル、１６：メモリセル、１１３：ＰＭＵ、１２０：電子機器、１２０ａ：電子機器、１２０ｂ：電子機器、１３２：メモリ、１３３：サーバ、１３５：蓄電池、１３５ａ：蓄電池、１３５ｂ：蓄電池、１３７：保護回路、１３９：筐体、１４０：給電装置、１４０ａ：給電装置、１４０ｂ：給電装置、１４１：モータ、１４１ａ：モータ、１４１ｂ：モータ、１４７：トランジスタ、１４８：トランジスタ、１６１：ブロック、１６２：アダプター、１７１：充電制御回路、１７４：センサ素子、１７６：ヒューズ、１８２：制御回路、１８３：コイル、１８３ａ：コイル、１８３ｂ：コイル、１８５：コイル、１８６：制御回路、１８７：位置検出コイル、１８７ａ：位置検出コイル、１８７ｂ：位置検出コイル、１８８：アンテナ、１８９：アンテナ、１９０：チップ群、１９１：ＩＣ、１９２：ＩＣ、１９３：ＩＣ、１９４：メモリ、１９５：メモリ、２４０：ＮＯＳＲＡＭ、２４２：パワードメイン、２４３：パワードメイン、２４５：パワースイッチ、２４７：パワースイッチ、２５０：メモリセルアレイ、２５１：制御回路、２５２：行回路、２５３：列回路、３５０：ＤＯＳＲＡＭ、３６０：メモリセルアレイ、３６５：周辺回路、３７１：パワースイッチ、３７２：パワースイッチ、６２００：情報端末、６２２１ａ：筐体、６２２１ｂ：筐体、６２２１ｃ：筐体、６２２２：表示部、６２２３ａ：操作ボタン、６２２３ｂ：操作ボタン、６２２３ｃ：操作ボタン、６２２４：スピーカ、６２２６：カメラ、６２２８：蓄電池、６２２９：コイル、６２３１：ＩＣ、６２３２：ＩＣ、６２３３：ＩＣ、６２３４：メモリ、６２３５：メモリ、６２３６：アンテナ、７１００：携帯表示装置、７１０１：筐体、７１０２：表示部、７１０３：操作ボタン、７１０４：蓄電池、７２００：携帯情報端末、７２０１：筐体、７２０２：表示部、７２０３：バンド、７２０４：バックル、７２０５：操作ボタン、７２０６：入出力端子、７２０７：アイコン、７４００：携帯電話機、７４０１：筐体、７４０２：表示部、７４０３：操作ボタン、７４０４：外部接続ポート、７４０５：スピーカ、７４０６：マイク、７４０７：蓄電池、９６００：タブレット型端末、９６２５：スイッチ、９６２６：スイッチ、９６２７：電源スイッチ、９６２８：操作スイッチ、９６２９：留め具、９６３０：筐体、９６３０ａ：筐体、９６３０ｂ：筐体、９６３１：表示部、９６３３：太陽電池、９６３４：制御回路、９６３５：蓄電池、９６３６：ＤＣＤＣコンバータ、９６３７：コンバータ、９６３８：充放電制御回路、９６３９：保護回路、９６４０：可動部、９６４１：コイル
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】