特許 7569568 光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタおよびニューロモルフィック基盤の人工視知覚システム

(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】2024-10-09

(45)【発行日】2024-10-18

(54)【発明の名称】光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタおよびニューロモルフィック基盤の人工視知覚システム

(51)【国際特許分類】

   H01L 31/10 20060101AFI20241010BHJP

   H01L 29/786 20060101ALI20241010BHJP

   H01L 21/336 20060101ALI20241010BHJP

   H01L 29/78 20060101ALI20241010BHJP

【ＦＩ】

H01L31/10 E

H01L29/78 613Z

H01L29/78 622

H01L29/78 301X

H01L29/78 301J

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2022505375

(86)(22)【出願日】2021-12-15

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-03-15

(86)【国際出願番号】 KR2021019067

(87)【国際公開番号】W WO2022131787

(87)【国際公開日】2022-06-23

【審査請求日】2022-01-25

(31)【優先権主張番号】10-2020-0178161

(32)【優先日】2020-12-18

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2021-0080089

(32)【優先日】2021-06-21

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】514260642

【氏名又は名称】コリア アドバンスド インスティチュート オブ サイエンス アンド テクノロジィ

(74)【代理人】

【識別番号】110000408

【氏名又は名称】弁理士法人高橋・林アンドパートナーズ

(72)【発明者】

【氏名】チェ，ヤンギュ

(72)【発明者】

【氏名】ハン，ジュンギュ

【審査官】桂城 厚

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０１２／００３８４０９（ＵＳ，Ａ１）

【文献】韓国公開特許第１０－２０２０－０１３４４３５（ＫＲ，Ａ）

【文献】特開２００７－０４２８０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０７５４６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－１５６２９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－０３３４８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０７－０７４３８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１１／００３７１０７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特表２００４－５３５６６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１６／００６４５４１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／０２３６２８５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２００６／００３３１２８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１４／００６７７４３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０１Ｌ ３１／００－３１／０３９２

Ｈ０１Ｌ ３１／０８－３１／１１９

Ｈ０１Ｌ ３１／１８－３１／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタであって、
正孔バリア領域または電子バリア領域を含む半導体基板、
前記正孔バリア領域または前記電子バリア領域の上に水平方向に延長形成された状態で、入射する光子（Ｐｈｏｔｏｎ）によって発生した正孔を蓄積する浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）、
前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）の両端に形成されるソース領域およびドレイン領域、
前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）の上に形成されるゲート絶縁膜、および
前記ゲート絶縁膜の上に形成されるゲート領域
を含み、
前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）は、前記ソース領域および前記ドレイン領域に電流信号が印加されることによって発生した衝突電離（Ｉｍｐａｃｔ ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）によって生じた正孔を蓄積し、統合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）現象および発火（Ｆｉｒｉｎｇ）現象によってスパイク形態の電圧信号を出力し、前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）に入射する光の強度に応じて発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ）を低めて前記スパイク形態の電圧信号の周波数を増加させることを特徴とする、トランジスタ。

【請求項2】

前記半導体基板は、
シリコン（Ｓｉ）、シリコンゲルマニウム（ＳｉＧｅ）、歪みシリコン（Ｓｔｒａｉｎｅｄ Ｓｉ）、歪みシリコンゲルマニウム（Ｓｔｒａｉｎｅｄ ＳｉＧｅ）、ＳＯＩ（Ｓｉｌｉｃｏｎ－Ｏｎ－Ｉｎｓｕｌａｔｏｒ）、シリコンカーバイド（ＳｉＣ）、または３－５族化合物半導体のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴とする、請求項１に記載のトランジスタ。

【請求項3】

前記正孔バリア領域または前記電子バリア領域は、
埋め込み酸化物（Ｂｕｒｉｅｄ ｏｘｉｄｅ）、埋め込みｎ－ウェル（Ｂｕｒｉｅｄ ｎ－ｗｅｌｌ）、埋め込みｐ－ウェル（Ｂｕｒｉｅｄ ｐ－ｗｅｌｌ）、埋め込みＳｉＣ（Ｂｕｒｉｅｄ ＳｉＣ）、または埋め込みＳｉＧｅ（Ｂｕｒｉｅｄ ＳｉＧｅ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴とする、請求項１に記載のトランジスタ。

【請求項4】

前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）は、
平面型、フィン（Ｆｉｎ）型、ナノワイヤ（Ｎａｎｏｗｉｒｅ）型、またはナノシート（Ｎａｎｏｓｈｅｅｔ）型のうちのいずれか１つの構造である中で、シリコン（Ｓｉ）、シリコンゲルマニウム（ＳｉＧｅ）、または３－５族化合物半導体のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴とする、請求項１に記載のトランジスタ。

【請求項5】

前記半導体基板は、
バックゲート（Ｂａｃｋ ｇａｔｅ）として動作可能であることを特徴とする、請求項１に記載のトランジスタ。

【請求項6】

前記ソース領域および前記ドレイン領域は、
ｐ型シリコン、ｎ型シリコン、または金属シリサイドのうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴とする、請求項１に記載のトランジスタ。

【請求項7】

前記ソース領域および前記ドレイン領域は、
前記ｐ型シリコンまたは前記ｎ型シリコンで形成されることを特徴とする、請求項６に記載のトランジスタ。

【請求項8】

前記金属シリサイドは、
エルビウム（Ｅｒ）、イッテルビウム（Ｙｂ）、サマリウム（Ｓｍ）、イットリウム（Ｙ）、ガドリニウム（Ｇｄ）、テルビウム（Ｔｂ）、セリウム（Ｃｅ）、白金（Ｐｔ）、鉛（Ｐｂ）、イリジウム（Ｉｒ）、ニッケル（Ｎｉ）、チタン（Ｔｉ）、タングステン（Ｗ）、コバルト（Ｃｏ）のうちの少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする、請求項６に記載のトランジスタ。

【請求項9】

前記ゲート絶縁膜は、
酸化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｉｄｅ）、窒化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化窒化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化アルミニウム（Ａｌｕｍｉｎｕｍ ｏｘｉｄｅ）、酸化ハフニウム（Ｈａｆｎｉｕｍ ｏｘｉｄｅ）、酸化窒化ハフニウム（Ｈａｆｎｉｕｍ Ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化亜鉛（Ｚｉｎｃ ｏｘｉｄｅ）、酸化ジルコニウム（Ｚｉｒｃｏｎｉｕｍ ｏｘｉｄｅ）、高分子絶縁膜（Ｐｏｌｙｍｅｒ ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ）、または酸化ハフニウムジルコニウム（ＨＺＯ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴とする、請求項１に記載のトランジスタ。

【請求項10】

前記ゲート絶縁膜は、
ポリシリコン（Ｐｏｌｙ－ｓｉｌｉｃｏｎ）、アモルファスシリコン（Ａｍｏｒｐｈｏｕｓ ｓｉｌｉｃｏｎ）、金属酸化物（Ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ）、窒化ケイ素（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎｉｔｒｉｄｅ）、酸窒化ケイ素（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、シリコンナノ結晶物質（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎａｎｏ－ｃｒｙｓｔａｌ）、または金属酸化物ナノ結晶のうちの少なくともいずれか１つで形成される電荷トラップ層を含むことを特徴とする、請求項１に記載のトランジスタ。

【請求項11】

前記ゲート領域は、
ｎ型ポリシリコン、ｐ型ポリシリコン、窒化チタン（ＴｉＮ）、窒化タンタル（ＴａＮ）アルミニウム（Ａｌ）、モリブデン（Ｍｏ）、マグネシウム（Ｍｇ）、クロム（Ｃｒ）、パラジウム（Ｐｄ）、白金（Ｐｔ）、ニッケル（Ｎｉ）、チタン（Ｔｉ）、金（Ａｕ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）、銀（Ａｇ）、またはスズ（Ｓｎ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴とする、請求項１に記載のトランジスタ。

【請求項12】

前記ゲート領域は、
前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）への光子透過率を高めるために、酸化亜鉛（ＺｎＯ）、酸化スズ（ＳｎＯ）、またはインジウムスズ酸化物（ＴＩＯ）のうちの少なくともいずれか１つを含む透明金属物質で形成されることを特徴とする、請求項１に記載のトランジスタ。

【請求項13】

光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタであって、
半導体基板、
前記半導体基板の上に垂直方向に互いに離隔した状態で形成されるソース領域およびドレイン領域、
前記ソース領域と前記ドレイン領域の間に前記垂直方向に延長形成された状態で、入射する光子（Ｐｈｏｔｏｎ）によって発生した正孔を蓄積する浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）、
前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）の側面全体を覆っているＧＡＡ（Ｇａｔｅ－ａｌｌ－ａｒｏｕｎｄ）を備えるゲート領域、および
前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）と前記ゲート領域の間に形成されるゲート絶縁膜
を含み、
前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）は、前記ソース領域および前記ドレイン領域に電流信号が印加されることによって発生した衝突電離（Ｉｍｐａｃｔ ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）によって生じた正孔を蓄積し、統合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）現象および発火（Ｆｉｒｉｎｇ）現象によってスパイク形態の電圧信号を出力し、前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）に入射する光の強度に応じて発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ）を低めて前記スパイク形態の電圧信号の周波数を増加させることを特徴とする、トランジスタ。

【請求項14】

ニューロモルフィック基盤の人工視知覚システムであって、
半導体基板、ソース領域およびドレイン領域、浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）、ゲート領域、およびゲート絶縁膜を含む少なくとも１つのトランジスタで実現される、光に反応する少なくとも１つのニューロン素子を含み、
前記少なくとも１つのトランジスタに含まれる前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）は、
前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）に入射する光子（Ｐｈｏｔｏｎ）によって発生した正孔を蓄積することを特徴とし、
前記少なくとも１つのトランジスタに含まれる前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）は、
前記ソース領域および前記ドレイン領域に電流信号が印加されることによって発生した衝突電離（Ｉｍｐａｃｔ ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）によって生じた正孔を蓄積し、統合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）現象および発火（Ｆｉｒｉｎｇ）現象によってスパイク形態の電圧信号を出力し、前記浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）に入射する光の強度に応じて発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ）を低めて前記スパイク形態の電圧信号の周波数を増加させることを特徴とする、ニューロモルフィック基盤の人工視知覚システム。

【請求項15】

前記ニューロモルフィック基盤の人工視知覚システムは、
少なくとも１つのシナプス素子、少なくとも１つの抵抗、少なくとも１つの蓄電器、または少なくとも１つの追加のトランジスタのうちの少なくともいずれか１つをさらに含むことを特徴とする、請求項１４に記載のニューロモルフィック基盤の人工視知覚システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

以下の実施形態は、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタと、前記ニューロン素子を含むニューロモルフィック基盤の人工視知覚システムに関する。

【背景技術】

【0002】

人工知能動作において莫大なエネルギーを消耗していた従来のフォン・ノイマン（Ｖｏｎ Ｎｅｕｍａｎｎ）方式の限界を克服するための代案として、ニューロモルフィックコンピューティング（Ｎｅｕｒｏｍｏｒｐｈｉｃ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）システムに多くの関心が寄せられている。ニューロモルフィックコンピューティングは、人間の脳をハードウェア的に模倣して人工知能動作を実現する技術である。人間の脳は極めて複雑な機能を遂行するが、脳が消費するエネルギーは２０Ｗにしかならない。ニューロモルフィックコンピューティングは、このような人間の脳の構造自体を模倣することで、従来のコンピューティングよりも優れた連想、推論、認識などの人工知能動作を超低電力で実行することができる。

【0003】

このようなニューロモルフィックコンピューティングは、生物学的視知覚システムを模倣することで効率的なパターン認識、物体感知、およびリアルタイムイメージ処理を可能にするための、人工視知覚システムに多く使用されている。生物学的視知覚システムでは、網膜に存在する光受容体（Ｐｈｏｔｏｒｅｃｅｐｔｏｒ）が外部の光を受ければ、網膜の神経節細胞（Ｇａｎｇｌｉｏｎ ｃｅｌｌ）が活性化する。これにより、神経節細胞は、光の強度によって異なる電気的スパイク信号を生成し、この信号を視覚皮質（Ｖｉｓｕａｌ ｃｏｒｔｅｘ）に伝達する。したがって、視覚皮質に伝達された信号に基づいて神経網で光学イメージ処理が始まり、物体を認識できるようになるのである。ハードウェアを使用してこのような生物学的視知覚システムを模倣するためには、光受容体や神経節細胞のような網膜ニューロンの役割をする構成要素が必要となる。しかし、従来の手動光検出器（Ｐｈｏｔｏｄｅｔｅｃｔｏｒ）にはこのような機能が備わっていないため、適用することができなかった。

【0004】

この代わりに、光信号を感知するイメージセンサ、光信号を電気信号に変換する回路、および伝達された信号を処理する人工神経網を結合したシステムが使用された。しかし、このような方法は、ハードウェアの費用が高くつくことはもちろん、光信号を電気信号に変換する過程においてボトルネック現象が発生し、信号遅延と追加の電力消費が発生していた。

【0005】

これにより、イメージセンサ、光信号変換回路、および処理人工神経網を使用する従来の技術の限界を克服するための技術が求められている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

一実施形態は、光が入射するときにスパイキング特性が変化することによって光に反応するニューロン素子を実現したトランジスタ、および前記ニューロン素子を含む人工視知覚システムを提案する。

【0007】

これにより、一実施形態は、単一素子で光を感知する機能とスパイクを発現する機能の両方を備えたトランジスタ、および前記ニューロン素子を含む人工視知覚システムを提案する。

【0008】

ただし、一実施形態が解決しようとする技術的課題が上述した課題に限定されてはならず、以下で説明する例の技術的思想および領域から逸脱しない範囲で多様に拡張されてよい。

【課題を解決するための手段】

【0009】

一実施形態によると、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタは、正孔バリア領域または電子バリア領域を含む半導体基板、前記正孔バリア領域または前記電子バリア領域の上に水平方向に延長形成される浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）、前記浮遊ボディ層の両端に形成されるソース領域およびドレイン領域、前記浮遊ボディ層の上に形成されるゲート絶縁膜、および前記ゲート絶縁膜の上に形成されるゲート領域を含む。

【0010】

一側によると、前記浮遊ボディ層は、衝突電離（Ｉｍｐａｃｔ ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）によって発生した正孔と、前記浮遊ボディ層に入射する光子（Ｐｈｏｔｏｎ）によって発生した正孔の両方を蓄積することを特徴としてよい。

【0011】

他の一側によると、前記ソース領域および前記ドレイン領域は、前記ソース領域および前記ドレイン領域に電流信号が印加されることに応答して、統合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）現象および発火（Ｆｉｒｉｎｇ）現象によってスパイク形態の電圧信号を出力し、光子が入射することに応答して、発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ）を低めてスパイキング周波数を増加させることを特徴としてよい。

【0012】

また他の一側によると、前記半導体基板は、シリコン（Ｓｉ）、シリコンゲルマニウム（ＳｉＧｅ）、歪みシリコン（Ｓｔｒａｉｎｅｄ Ｓｉ）、歪みシリコンゲルマニウム（Ｓｔｒａｉｎｅｄ ＳｉＧｅ）、ＳＯＩ（Ｓｉｌｉｃｏｎ－Ｏｎ－Ｉｎｓｕｌａｔｏｒ）、シリコンカーバイド（ＳｉＣ）、または３－５族化合物半導体のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴としてよい。

【0013】

また他の一側によると、前記正孔バリア領域または前記電子バリア領域は、埋め込み酸化物（Ｂｕｒｉｅｄ ｏｘｉｄｅ）、埋め込みｎ－ウェル（Ｂｕｒｉｅｄ ｎ－ｗｅｌｌ）、埋め込みｐ－ウェル（Ｂｕｒｉｅｄ ｐ－ｗｅｌｌ）、埋め込みＳｉＣ（Ｂｕｒｉｅｄ ＳｉＣ）、または埋め込みＳｉＧｅ（Ｂｕｒｉｅｄ ＳｉＧｅ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴としてよい。

【0014】

また他の一側によると、前記浮遊ボディ層は、平面型、フィン（Ｆｉｎ）型、ナノワイヤ（Ｎａｎｏｗｉｒｅ）型、またはナノシート（Ｎａｎｏｓｈｅｅｔ）型のうちのいずれか１つの構造である中で、シリコン（Ｓｉ）、シリコンゲルマニウム（ＳｉＧｅ）、または３－５族化合物半導体のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴としてよい。

【0015】

また他の一側によると、前記半導体基板は、バックゲート（Ｂａｃｋ ｇａｔｅ）として動作可能であることを特徴としてよい。

【0016】

また他の一側によると、前記ソース領域および前記ドレイン領域は、ｐ型シリコン、ｎ型シリコン、または金属シリサイドのうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴としてよい。

【0017】

また他の一側によると、前記ｐ型シリコンまたは前記ｎ型シリコンで形成される前記ソース領域および前記ドレイン領域は、拡散（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）、固相拡散（Ｓｏｌｉｄ－ｐｈａｓｅ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）、エピタキシャル成長（Ｅｐｉｔａｘｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ）、選択的エピタキシャル成長（Ｅｐｉｔａｘｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ）、イオン注入（Ｉｏｎ ｉｍｐｌａｎｔａｔｉｏｎ）、または後続熱処理のうちの少なくともいずれか１つ以上の方式で形成されることを特徴としてよい。

【0018】

また他の一側によると、前記金属シリサイドは、エルビウム（Ｅｒ）、イッテルビウム（Ｙｂ）、サマリウム（Ｓｍ）、イットリウム（Ｙ）、ガドリニウム（Ｇｄ）、テルビウム（Ｔｂ）、セリウム（Ｃｅ）、白金（Ｐｔ）、鉛（Ｐｂ）、イリジウム（Ｉｒ）、ニッケル（Ｎｉ）、チタン（Ｔｉ）、タングステン（Ｗ）、コバルト（Ｃｏ）のうちの少なくともいずれか１つを含み、前記金属シリサイドで形成される前記ソース領域および前記ドレイン領域は、改善された接合のために不純物偏析（Ｄｏｐａｎｔ ｓｅｇｒｅｇａｔｉｏｎ）を利用することを特徴としてよい。

【0019】

また他の一側によると、前記ゲート絶縁膜は、酸化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｉｄｅ）、窒化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化窒化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化アルミニウム（Ａｌｕｍｉｎｕｍ ｏｘｉｄｅ）、酸化ハフニウム（Ｈａｆｎｉｕｍ ｏｘｉｄｅ）、酸化窒化ハフニウム（Ｈａｆｎｉｕｍ Ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化亜鉛（Ｚｉｎｃ ｏｘｉｄｅ）、酸化ジルコニウム（Ｚｉｒｃｏｎｉｕｍ ｏｘｉｄｅ）、高分子絶縁膜（Ｐｏｌｙｍｅｒ ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ）、または酸化ハフニウムジルコニウム（ＨＺＯ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴としてよい。

【0020】

また他の一側によると、前記ゲート絶縁膜は、ポリシリコン（Ｐｏｌｙ－ｓｉｌｉｃｏｎ）、アモルファスシリコン（Ａｍｏｒｐｈｏｕｓ ｓｉｌｉｃｏｎ）、金属酸化物（Ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ）、窒化ケイ素（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎｉｔｒｉｄｅ）、酸窒化ケイ素（Ｓｉｌｉｃｏｎｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、シリコンナノ結晶物質（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎａｎｏ－ｃｒｙｓｔａｌ）、または金属酸化物ナノ結晶のうちの少なくともいずれか１つで形成される電荷トラップ層を含むことを特徴としてよい。

【0021】

また他の一側によると、前記ゲート領域は、ｎ型ポリシリコン、ｐ型ポリシリコン、窒化チタン（ＴｉＮ）、窒化タンタル（ＴａＮ）アルミニウム（Ａｌ）、モリブデン（Ｍｏ）、マグネシウム（Ｍｇ）、クロム（Ｃｒ）、パラジウム（Ｐｄ）、白金（Ｐｔ）、ニッケル（Ｎｉ）、チタン（Ｔｉ）、金（Ａｕ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）、銀（Ａｇ）、またはスズ（Ｓｎ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されることを特徴としてよい。

【0022】

また他の一側によると、前記ゲート領域は、前記浮遊ボディ層への光子透過率を高めるために、酸化亜鉛（ＺｎＯ）、酸化スズ（ＳｎＯ）、またはインジウムスズ酸化物（ＴＩＯ）のうちの少なくともいずれか１つを含む透明金属物質で形成されることを特徴としてよい。

【0023】

一実施形態によると、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタは、半導体基板、前記半導体基板の上に垂直方向に互いに離隔した状態で形成されるソース領域およびドレイン領域、前記ソース領域と前記ドレイン領域の間に前記垂直方向に延長形成される浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）、前記浮遊ボディ層の側面全体を覆っているＧＡＡ（Ｇａｔｅ－ａｌｌ－ａｒｏｕｎｄ）を備えるゲート領域、および前記浮遊ボディ層と前記ゲート領域の間に形成されるゲート絶縁膜を含む。

【0024】

一側によると、前記浮遊ボディ層は、衝突電離（ｉｍｐａｃｔ ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）によって発生した正孔と、前記浮遊ボディ層に入射する光子（ｐｈｏｔｏｎ）によって発生した正孔の両方を蓄積することを特徴としてよい。

【0025】

他の一側によると、前記ソース領域および前記ドレイン領域は、前記ソース領域および前記ドレイン領域に電流信号が印加されることに応答して、統合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）現象および発火（Ｆｉｒｉｎｇ）現象によってスパイク形態の電圧信号を出力し、光子が入射することに応答して、発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ）を低めてスパイキング周波数を増加させることを特徴としてよい。

【0026】

一実施形態によると、ニューロモルフィック基盤の人工視知覚システムは、半導体基板、ソース領域およびドレイン領域、浮遊ボディ層、ゲート領域、およびゲート絶縁膜を含む少なくとも１つのトランジスタで実現される、光に反応する少なくとも１つのニューロン素子を含み、前記少なくとも１つのトランジスタに含まれる浮遊ボディ層は、衝突電離（Ｉｍｐａｃｔ ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）によって発生した正孔と、前記浮遊ボディ層に入射する光子（Ｐｈｏｔｏｎ）によって発生した正孔の両方を蓄積することを特徴とし、前記少なくとも１つのトランジスタに含まれる前記ソース領域および前記ドレイン領域は、前記ソース領域および前記ドレイン領域に電流信号が印加されることに応答して、統合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）現象および発火（Ｆｉｒｉｎｇ）現象によってスパイク形態の電圧信号を出力し、光子が入射することに応答して、発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ）を低めてスパイキング周波数を増加させることを特徴としてよい。

【0027】

一側によると、前記ニューロモルフィック基盤の人工視知覚システムは、少なくとも１つのシナプス素子、少なくとも１つの抵抗、少なくとも１つの蓄電器、または少なくとも１つの追加のトランジスタのうちの少なくともいずれか１つをさらに含むことを特徴としてよい。

【0028】

一実施形態によると、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタは、正孔バリア領域または電子バリア領域を含む半導体基板、前記正孔バリア領域または前記電子バリア領域の上に水平方向に延長形成された状態で、入射する光子（Ｐｈｏｔｏｎ）によって発生する正孔すべてを蓄積する浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）、前記浮遊ボディ層の両端に形成されるソース領域およびドレイン領域、前記浮遊ボディ層の上に形成されるゲート絶縁膜、および前記ゲート絶縁膜の上に形成されるゲート領域を含んでよい。

【発明の効果】

【0029】

一実施形態は、光が入射するときにスパイキング特性が変化することによって光に反応するニューロン素子を実現したトランジスタ、および前記ニューロン素子を含む人工視知覚システムを提案する。

【0030】

これにより、一実施形態は、単一素子で光を感知する機能とスパイクを発現する機能の両方を備えたトランジスタ、および前記ニューロン素子を含む人工視知覚システムを提案する。

【0031】

したがって、一実施形態は、イメージセンサ、光信号変換回路、および処理人工神経網を使用していた従来の技術とは異なり、追加の構成要素を必要としないことから、ハードウェア費用の消耗が低いため低費用ながらも高集積を達成できるという効果と、光信号を電気信号に変換する過程において発生する信号遅延および追加の電力消費などのボトルネック現象を解消できるという効果がある。

【0032】

一実施形態の効果が上述したものに限定されてはならず、以下で説明する例の技術的思想および技術領域から逸脱しない範囲で多様に拡張されてよい。

【図面の簡単な説明】

【0033】

【図1】網膜ニューロンを含む生物学的視知覚システムを説明するための図である。

【図2a】図２ａは、一実施形態における、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタを示した斜視図である。

【図2b】図２ｂは、図２ａに示したトランジスタのＡ－Ａ’の断面を示した側面断面図である。

【図3a】図３ａは、他の一実施形態における、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタを示した斜視図である。

【図3b】図３ｂは、図３ａに示したトランジスタのＡ－Ａ’の断面を示した側面断面図である。

【図4】光に反応するニューロン素子の動作原理を説明するための図である。

【図5a】図５ａは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタから実際に測定した光の強度による電気的測定結果を示したグラフである。

【図5b】図５ｂは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタから実際に測定した光の強度による電気的測定結果を示したグラフである。

【図6a】図６ａは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタから実際に測定した光の波長による電気的測定結果を示したグラフである。

【図6b】図６ｂは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタから実際に測定した光の波長による電気的測定結果を示したグラフである。

【図6c】図６ｃは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタから実際に測定した光の波長による電気的測定結果を示したグラフである。

【図7a】図７ａは、図３ａ～ｂに示したトランジスタのゲート電圧による電気的測定結果を示したグラフである。

【図7b】図７ｂは、図３ａ～ｂに示したトランジスタのゲート電圧による電気的測定結果を示したグラフである。

【図7c】図７ｃは、図３ａ～ｂに示したトランジスタのゲート電圧による電気的測定結果を示したグラフである。

【図8a】図８ａは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタを利用したパターン認識のシミュレーション結果を示したグラフである。

【図8b】図８ｂは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタを利用したパターン認識のシミュレーション結果を示したグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0034】

以下、実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。しかし、本発明が、実施形態によって制限あるいは限定されてはならない。また、各図面に提示した同一の参照符号は、同一の部材を示す。

【0035】

また、本明細書で使用する用語（Ｔｅｒｍｉｎｏｌｏｇｙ）は、本発明の好ましい実施形態を適切に表現するために使用した用語であり、これは、使用者、運用者の意図、または本発明が属する分野の慣例などによって異なることがある。したがって、本用語に対する定義は、本明細書の全般に記した内容に基づいて下されなければならない。

【0036】

以下で説明する実施形態に係る光に反応するニューロン素子は、トランジスタを基盤とする。このとき、ニューロン素子を実現するトランジスタは、水平型トランジスタ構造または垂直型トランジスタ構造であってよい。

【0037】

実施形態の詳しい説明に先立って用語を整理すると、通常、浮遊ボディまたは浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）とは、４－電極（ゲート、ソース、ドレイン、ボディ）基盤の電界トランジスタのチャネルとは異なり、３－電極（ゲート、ソース、ドレイン）からなるトランジスタのチャネル（Ｃｈａｎｎｅｌ）を意味する。この代表として、ＳＯＩ（Ｓｉｌｉｃｏｎ－Ｏｎ－Ｉｎｓｕｌａｔｏｒ）基板上の素子で広く使用されている。この場合、チャネルの上部に存在するゲートは、極めて薄いゲート絶縁膜によって露出されるチャネル上部または一部のチャネル電位を制御する。しかし、チャネルの下部は、埋め立て酸化膜（Ｂｕｒｉｅｄ ｏｘｉｄｅ）と隣接していることから、ＳＯＩ基板であるバックゲート（Ｂａｃｋ－ｇａｔｅ）から電圧を印加しても、極厚の埋め立て酸化膜によってチャネル下部の電位を調節することが難しい。したがって、ＳＯＩ素子は、チャネル下部の電位を効果的に制御することができず、所望しない浮遊ボディ効果が発生するようになる。

【0038】

より広範囲の概念としては、ナノワイヤ（Ｎａｎｏｗｉｒｅ）やナノシート（Ｎａｎｏｓｈｅｅｔ）などのチャネルがＧＡＡ（Ｇａｔｅ－Ａｌｌ－Ａｒｏｕｎｄ）で覆われているＧＡＡトランジスタの孤立したチャネルにもボディに別途の電圧を印加することができないため、浮遊ボディになることがある。しかし、このような場合には、チャネル全面を覆っているゲートと極薄のゲート絶縁膜によってチャネル電位がゲートによって適切に統制されるため、浮遊ボディの効果が緩和されるようになる。

【0039】

水平型トランジスタとは異なり、垂直型トランジスタは、バルクシリコン（Ｂｕｌｋ－Ｓｉ）基板の上に形成されるため、外観的には浮遊ボディがないように見えるが、実際はそうではない。例えば、ｐ型ボディ（Ｂｏｄｙ）の場合には垂直方向に配置されたｎ^＋ソース領域とｎ^＋ドレイン領域により、ｎ型ボディの場合には垂直配置されたｐ^＋ソース領域とｐ^＋ドレイン領域により、チャネルが孤立して浮遊ボディ構造が形成されることがある。ここで、上付き文字「＋」は、ドーピング濃度が約１０２０ｃｍ^－３と極めて高いことを意味する。同じように、垂直突起の下の埋め込みＳｉＣ（Ｂｕｒｉｅｄ ＳｉＣ）または埋め込みＳｉＧｅ（Ｂｕｒｉｅｄ ＳｉＧｅ）などによっても、チャネルがバルクシリコン基板と電気的に絶縁して浮遊ボディが生成されることがある。したがって、以下では、水平型トランジスタと垂直型トランジスタの両方において、浮遊ボディを有するものと表現する。

【0040】

図１は、網膜ニューロンを含む生物学的視知覚システムを説明するための図である。

【0041】

図１を参照すると、人間の網膜は、光受容体（Ｐｈｏｔｏｒｅｃｅｐｔｏｒ）、双極細胞（Ｂｉｐｏｌａｒ ｃｅｌｌ）、神経節細胞（Ｇａｎｇｌｉｏｎ ｃｅｌｌ）、水平細胞（Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ｃｅｌｌ）、無軸索細胞（Ａｍａｃｒｉｎｅ ｃｅｌｌ）などの多様なニューロンで構成されている。光受容体は、光信号を受け、これを電気信号に変換し、双極細胞を経て神経節細胞に信号を伝達する。水平細胞は、光受容体の反応性を制御して外部環境に対する適応を調節し、無軸索細胞は、神経節細胞の側面抑制によって対比差を生成して感覚知覚を高める。神経節細胞からスパイク信号を受信する視覚皮質は、神経網で信号を処理することによって対象を認識する。

【0042】

以下で説明する、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタ基盤の人工視知覚システムは、このような生物学的視知覚システムを模倣する。これについては、以下で詳しく説明する。

【0043】

図２ａは、一実施形態における、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタを示した斜視図であり、図２ｂは、図２ａに示したトランジスタのＡ－Ａ’の断面を示した側面断面図である。

【0044】

図２ａ～２ｂを参照すると、一実施形態に係る水平型トランジスタ２００は、光に反応するニューロン素子を実現する素子であることから、以下では、水平型トランジスタ２００は、ニューロン素子を意味するものとする。また、以下では、水平型トランジスタ２００は、説明の便宜のために、トランジスタ２００と命名することにする。

【0045】

トランジスタ２００は、半導体基板２１０、浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）２２０、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０、ゲート絶縁膜２５０、ゲート領域２６０を含んでよい。

【0046】

半導体基板２１０は、シリコン（Ｓｉ）、シリコンゲルマニウム（ＳｉＧｅ）、歪みシリコン（Ｓｔｒａｉｎｅｄ Ｓｉ）、歪みシリコンゲルマニウム（Ｓｔｒａｉｎｅｄ ＳｉＧｅ）、ＳＯＩ（Ｓｉｌｉｃｏｎ－Ｏｎ－Ｉｎｓｕｌａｔｏｒ）、シリコンカーバイド（ＳｉＣ）、または３－５族化合物半導体のうちの少なくともいずれか１つで形成されてよい。

【0047】

このような半導体基板２１０は、電圧バイアスを加えるバックゲート（Ｂａｃｋ ｇａｔｅ）として動作可能であり、正孔バリア領域（または、電子バリア領域）２１１を含むように構成されてよい。

【0048】

ここで、正孔バリア領域（または、電子バリア領域）２１１は、埋め込み酸化物（Ｂｕｒｉｅｄ ｏｘｉｄｅ）、ｐ型ボディ（ｂｏｄｙ）の場合は、埋め込みｎ－ウェル（Ｂｕｒｉｅｄｎ－ｗｅｌｌ）、ｎ型ボディ（ｂｏｄｙ）の場合は、埋め込みｐ－ウェル（Ｂｕｒｉｅｄｐ－ｗｅｌｌ）、埋め込みＳｉＣ（Ｂｕｒｉｅｄ ＳｉＣ）、または埋め込みＳｉＧｅ（Ｂｕｒｉｅｄ ＳｉＧｅ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されてよい。

【0049】

浮遊ボディ層２２０は、正孔バリア領域（または、電子バリア領域）２１１の上に、シリコン（Ｓｉ）、シリコンゲルマニウム（ＳｉＧｅ）、または３－５族化合物半導体のうちの少なくともいずれか１つで形成されてよい。

【0050】

特に、浮遊ボディ層２２０は、衝突電離（Ｉｍｐａｃｔ ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）によって発生した正孔と、浮遊ボディ層２２０に入射する光に含まれる光子（Ｐｈｏｔｏｎ）によって発生した正孔の両方を蓄積することにより、トランジスタ２００でニューロンのスパイキング動作が可能となるようにしてよい。

【0051】

このとき、浮遊ボディ層２２０は、平面型、フィン（Ｆｉｎ）型、ナノワイヤ（Ｎａｎｏｗｉｒｅ）型、またはナノシート（Ｎａｎｏｓｈｅｅｔ）型のうちのいずれか１つの構造であってよく、トランジスタ２００が水平型トランジスタであることを考慮した上で水平方向に延長形成されてよい。しかし、浮遊ボディ層２２０の構造がこれに制限あるいは限定されてはならず、垂直方向に延長形成されてもよい。これについては、図３ａ～３ｂを参照しながら詳しく説明する。

【0052】

ソース領域２３０およびドレイン領域２４０は、ｐ型シリコン、ｎ型シリコン、または金属シリサイドのうちの少なくともいずれか１つであり、浮遊ボディ層２２０の両端に形成されてよい。

【0053】

例えば、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０は、ｐ型シリコンまたはｎ型シリコンで形成されてよく、このような場合、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０は、浮遊ボディ層２２０のイオンタイプとは反対のタイプを備えるようになる。より具体的な例として、浮遊ボディ層２２０がｐ型の場合には、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０はｎ型であってよく、浮遊ボディ層２２０がｎ型の場合には、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０はｐ型であってよい。

【0054】

また、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０がｐ型シリコンまたはｎ型シリコンで形成される場合、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０は、拡散（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）、固相拡散（Ｓｏｌｉｄ－ｐｈａｓｅ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）、エピタキシャル成長（Ｅｐｉｔａｘｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ）、選択的エピタキシャル成長（Ｅｐｉｔａｘｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ）、イオン注入（Ｉｏｎ ｉｍｐｌａｎｔａｔｉｏｎ）、または後続熱処理のうちの少なくともいずれか１つ以上の方式で形成されてよい。

【0055】

他の例として、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０は、エルビウム（Ｅｒ）、イッテルビウム（Ｙｂ）、サマリウム（Ｓｍ）、イットリウム（Ｙ）、ガドリニウム（Ｇｄ）、テルビウム（Ｔｂ）、セリウム（Ｃｅ）、白金（Ｐｔ）、鉛（Ｐｂ）、イリジウム（Ｉｒ）、ニッケル（Ｎｉ）、チタン（Ｔｉ）、タングステン（Ｗ）、コバルト（Ｃｏ）のうちの少なくともいずれか１つを含む金属シリサイドで形成されてよく、このような場合、金属シリサイドで形成されるソース領域２３０およびドレイン領域２４０は、改善された接合のために不純物偏析（Ｄｏｐａｎｔ ｓｅｇｒｅｇａｔｉｏｎ）を利用することから、トランジスタ２００は、不純物偏析ショットキー障壁トランジスタであってよい。

【0056】

このようなソース領域２３０およびドレイン領域２４０は、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０に電流信号が印加されることに応答して、浮遊ボディ層２２０における統合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）現象および発火（Ｆｉｒｉｎｇ）現象によってスパイク形態の電圧信号を出力する。

【0057】

特に、ソース領域２３０およびドレイン領域２４０は、浮遊ボディ層２２０に光子が入射することに応答して、浮遊ボディ層２２０における発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ）を低め、スパイキング周波数を増加させる。これについては、図４を参照しながら詳しく説明する。

【0058】

ゲート絶縁膜２５０は、浮遊ボディ層２２０とゲート領域２６０を絶縁する構成要素であって、浮遊ボディ層２２０の上に、酸化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｉｄｅ）、窒化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化窒化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化アルミニウム（Ａｌｕｍｉｎｕｍ ｏｘｉｄｅ）、酸化ハフニウム（Ｈａｆｎｉｕｍ ｏｘｉｄｅ）、酸化窒化ハフニウム（Ｈａｆｎｉｕｍ Ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化亜鉛（Ｚｉｎｃ ｏｘｉｄｅ）、酸化ジルコニウム（Ｚｉｒｃｏｎｉｕｍ ｏｘｉｄｅ）、高分子絶縁膜（Ｐｏｌｙｍｅｒ ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ）、または酸化ハフニウムジルコニウム（ＨＺＯ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されてよい。

【0059】

また、ゲート絶縁膜２５０は、ポリシリコン（Ｐｏｌｙ－ｓｉｌｉｃｏｎ）、アモルファスシリコン（Ａｍｏｒｐｈｏｕｓ ｓｉｌｉｃｏｎ）、金属酸化物（Ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ）、窒化ケイ素（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎｉｔｒｉｄｅ）、酸窒化ケイ素（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、シリコンナノ結晶物質（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎａｎｏ－ｃｒｙｓｔａｌ）、または金属酸化物ナノ結晶のうちの少なくともいずれか１つで形成される電荷トラップ層を含んでもよい。

【0060】

ゲート領域２６０は、ゲート絶縁膜２５０の上に、ｎ型ポリシリコン、ｐ型ポリシリコン、窒化チタン（ＴｉＮ）、窒化タンタル（ＴａＮ）アルミニウム（Ａｌ）、モリブデン（Ｍｏ）、マグネシウム（Ｍｇ）、クロム（Ｃｒ）、パラジウム（Ｐｄ）、白金（Ｐｔ）、ニッケル（Ｎｉ）、チタン（Ｔｉ）、金（Ａｕ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）、銀（Ａｇ）、またはスズ（Ｓｎ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されてよい。

【0061】

一方、ゲート領域２６０は、浮遊ボディ層２２０への光子透過率を高めるために、酸化亜鉛（ＺｎＯ）、酸化スズ（ＳｎＯ）、またはインジウムスズ酸化物（ＴＩＯ）のうちの少なくともいずれか１つを含む透明金属物質で形成されてもよい。

【0062】

また、ゲート領域２６０は、二重ゲート（Ｄｏｕｂｌｅ－ｇａｔｅ）、三重ゲート（Ｔｒｉ－ｇａｔｅ）、オメガゲート（Ｏｍｅｇａ－ｇａｔｅ）、またはマルチゲート（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ－ｇａｔｅ）のうちの少なくともいずれか１つの構造であってよい。

【0063】

このようなゲート領域２６０およびゲート絶縁膜２５０は、浮遊ボディ層２２０のドーピング濃度が一定値（例えば、５×１０^１７ｃｍ^－３）以上の場合には必要ないこともある。この場合、トランジスタ２００は、２端子ｎｐｎゲートレス（ｎｐｎ ｇａｔｅｌｅｓｓ）トランジスタまたはｐｎｐゲートレス（ｐｎｐ ｇａｔｅｌｅｓｓ）トランジスタの構造であってよい。

【0064】

図３ａは、他の一実施形態における、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタを示した斜視図であり、図３ｂは、図３ａに示したトランジスタのＡ－Ａ’の断面を示した側面断面図である。

【0065】

図３ａ～３ｂを参照すると、他の一実施形態に係る垂直型トランジスタ３００は、光に反応するニューロン素子を実現する素子であることから、以下では、垂直型トランジスタ３００は、ニューロン素子を意味するものとする。また、以下では、垂直型トランジスタ３００は、説明の便宜のために、トランジスタ３００と命名することにする。

【0066】

トランジスタ３００は、半導体基板３１０、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０、浮遊ボディ層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｂｏｄｙ）３４０、ゲート領域３５０、ゲート絶縁膜３６０を含んでよい。

【0067】

半導体基板３１０は、シリコン（Ｓｉ）、シリコンゲルマニウム（ＳｉＧｅ）、歪みシリコン（Ｓｔｒａｉｎｅｄ Ｓｉ）、歪みシリコンゲルマニウム（Ｓｔｒａｉｎｅｄ ＳｉＧｅ）、ＳＯＩ（Ｓｉｌｉｃｏｎ－Ｏｎ－Ｉｎｓｕｌａｔｏｒ）、シリコンカーバイド（ＳｉＣ）、または３－５族化合物半導体のうちの少なくともいずれか１つで形成されてよい。

【0068】

このような半導体基板３１０は、電圧バイアスを加えるバックゲート（Ｂａｃｋ ｇａｔｅ）として動作可能であり、正孔バリア領域（または、電子バリア領域）を含まないように構成されてよい。

【0069】

これについては以下で説明するが、ゲート領域３５０が浮遊ボディ層３４０の側面全体を覆うＧＡＡ構造（Ｇａｔｅ－Ａｌｌ－Ａｒｏｕｎｄ）を備えることにより、浮遊ボディ層３４０で衝突電離または光子によって生じる正孔を、正孔バリアがなくても閉じ込めることができるためである。

【0070】

ソース領域３２０およびドレイン領域３３０は、ｐ型シリコン、ｎ型シリコン、または金属シリサイドのうちの少なくともいずれか１つであって、半導体基板３１０の上に垂直方向に互いに離隔した状態で形成されてよい。

【0071】

例えば、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０は、ｐ型シリコンまたはｎ型シリコンで形成されてよく、このような場合、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０は、浮遊ボディ層３４０のイオンタイプとは反対となるタイプを備えるようになる。より具体的な例として、浮遊ボディ層３４０がｐ型の場合には、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０はｎ型であってよく、浮遊ボディ層３４０がｎ型の場合には、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０はｐ型であってよい。

【0072】

また、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０がｐ型シリコンまたはｎ型シリコンで形成される場合、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０は、拡散（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）、固相拡散（Ｓｏｌｉｄ－ｐｈａｓｅ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）、エピタキシャル成長（Ｅｐｉｔａｘｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ）、選択的エピタキシャル成長（Ｅｐｉｔａｘｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ）、イオン注入（Ｉｏｎ ｉｍｐｌａｎｔａｔｉｏｎ）、または後続熱処理のうちの少なくともいずれか１つ以上の方式で形成されてよい。

【0073】

他の例として、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０は、エルビウム（Ｅｒ）、イッテルビウム（Ｙｂ）、サマリウム（Ｓｍ）、イットリウム（Ｙ）、ガドリニウム（Ｇｄ）、テルビウム（Ｔｂ）、セリウム（Ｃｅ）、白金（Ｐｔ）、鉛（Ｐｂ）、イリジウム（Ｉｒ）、ニッケル（Ｎｉ）、チタン（Ｔｉ）、タングステン（Ｗ）、コバルト（Ｃｏ）のうちの少なくともいずれか１つを含む金属シリサイドで形成されてよく、このような場合、金属シリサイドで形成されるソース領域３２０およびドレイン領域３３０は、改善された接合のために不純物偏析（Ｄｏｐａｎｔ ｓｅｇｒｅｇａｔｉｏｎ）を利用することから、トランジスタ３００は、不純物偏析ショットキー障壁トランジスタであってよい。

【0074】

このようなソース領域３２０およびドレイン領域３３０は、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０に電流信号が印加されることに応答して、浮遊ボディ層３４０における統合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）現象および発火（Ｆｉｒｉｎｇ）現象によってスパイク形態の電圧信号を出力する。

【0075】

特に、ソース領域３２０およびドレイン領域３３０は、浮遊ボディ層３４０に光子が入射することに応答して、浮遊ボディ層３４０における発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ）を低め、スパイキング周波数を増加させる。これについては、図４を参照しながら詳しく説明する。

【0076】

浮遊ボディ層３４０は、ソース領域３２０とドレイン領域３３０の間に、シリコン（Ｓｉ）、シリコンゲルマニウム（ＳｉＧｅ）、または３－５族化合物半導体のうちの少なくともいずれか１つで延長形成されてよい。

【0077】

特に、浮遊ボディ層３４０は、衝突電離（Ｉｍｐａｃｔ ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）によって発生した正孔と、浮遊ボディ層３４０に入射する光に含まれる光子（Ｐｈｏｔｏｎ）によって発生した正孔の両方を蓄積することにより、トランジスタ３００でニューロンのスパイキング動作が可能となるようにする。

【0078】

このとき、浮遊ボディ層３４０は、平面型、フィン（Ｆｉｎ）型、ナノワイヤ（Ｎａｎｏｗｉｒｅ）型、またはナノシート（Ｎａｎｏｓｈｅｅｔ）型のうちのいずれか１つの構造であってよく、トランジスタ３００が垂直型トランジスタであることを考慮した上で垂直方向に延長形成されてよい。

【0079】

ゲート領域３５０は、浮遊ボディ層３４０の側面全体を覆っているＧＡＡ構造となるように、ｎ型ポリシリコン、ｐ型ポリシリコン、窒化チタン（ＴｉＮ）、窒化タンタル（ＴａＮ）アルミニウム（Ａｌ）、モリブデン（Ｍｏ）、マグネシウム（Ｍｇ）、クロム（Ｃｒ）、パラジウム（Ｐｄ）、白金（Ｐｔ）、ニッケル（Ｎｉ）、チタン（Ｔｉ）、金（Ａｕ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）、銀（Ａｇ）、またはスズ（Ｓｎ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されてよい。

【0080】

一方、ゲート領域３５０は、浮遊ボディ層３４０への光子透過率を高めるために、酸化亜鉛（ＺｎＯ）、酸化スズ（ＳｎＯ）、またはインジウムスズ酸化物（ＴＩＯ）のうちの少なくともいずれか１つを含む透明金属物質で形成されてもよい。

【0081】

また、ゲート領域３５０は、二重ゲート（Ｄｏｕｂｌｅ－ｇａｔｅ）、三重ゲート（Ｔｒｉ－ｇａｔｅ）、オメガゲート（Ｏｍｅｇａ－ｇａｔｅ）、またはマルチゲート（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ－ｇａｔｅ）のうちの少なくともいずれか１つの構造であってよい。

【0082】

ゲート絶縁膜３６０は、浮遊ボディ層３４０とゲート領域３５０を絶縁する構成要素であって、浮遊ボディ層３４０とゲート領域３５０の間に、酸化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｉｄｅ）、窒化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化窒化膜（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化アルミニウム（Ａｌｕｍｉｎｕｍ ｏｘｉｄｅ）、酸化ハフニウム（Ｈａｆｎｉｕｍ ｏｘｉｄｅ）、酸化窒化ハフニウム（Ｈａｆｎｉｕｍ Ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、酸化亜鉛（Ｚｉｎｃ ｏｘｉｄｅ）、酸化ジルコニウム（Ｚｉｒｃｏｎｉｕｍ ｏｘｉｄｅ）、高分子絶縁膜（Ｐｏｌｙｍｅｒ ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ）、または酸化ハフニウムジルコニウム（ＨＺＯ）のうちの少なくともいずれか１つで形成されてよい。

【0083】

また、ゲート絶縁膜３６０は、ポリシリコン（Ｐｏｌｙ－ｓｉｌｉｃｏｎ）、アモルファスシリコン（Ａｍｏｒｐｈｏｕｓ ｓｉｌｉｃｏｎ）、金属酸化物（Ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ）、窒化ケイ素（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎｉｔｒｉｄｅ）、酸窒化ケイ素（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）、シリコンナノ結晶物質（Ｓｉｌｉｃｏｎ ｎａｎｏ－ｃｒｙｓｔａｌ）、または金属酸化物ナノ結晶のうちの少なくともいずれか１つで形成される電荷トラップ層を含んでもよい。

【0084】

このようなゲート領域３５０およびゲート絶縁膜３６０は、浮遊ボディ層３４０のドーピング濃度が一定値（例えば、５×１０^１７ｃｍ^－３）以上である場合には必要ないこともある。この場合、トランジスタ２００は、２端子ｎｐｎゲートレス（ｎｐｎ ｇａｔｅｌｅｓｓ）トランジスタまたはｐｎｐゲートレス（ｐｎｐ ｇａｔｅｌｅｓｓ）トランジスタの構造であってよい。

【0085】

以上で説明した水平型トランジスタ２００および垂直型トランジスタ３００は、ニューロモルフィック基盤の人工視知覚システムに含まれることにより、人工視知覚システムが生物学的視知覚システムを模倣することができるようになる。このような場合、人工視知覚システムは、上述した水平型トランジスタ２００または垂直型トランジスタ３００を少なくとも１つ以上含むことに留まらず、少なくとも１つのシナプス素子、少なくとも１つの抵抗、少なくとも１つの蓄電器、または少なくとも１つの追加のトランジスタ（水平型トランジスタ２００または垂直型トランジスタ３００とは区別される他のトランジスタ）のうちの少なくともいずれか１つをさらに含んでよい。

【0086】

図４は、光に反応するニューロン素子の動作原理を説明するための図である。

【0087】

図４を参照すると、図２ａ～２ｂまたは図３ａ～３ｂを参照しながら説明した、光に反応するニューロン素子を実現するトランジスタにおいて、ソース領域またはドレイン領域に電流信号が印加されれば、電荷が蓄積される統合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）現象が発生することがある。この後、蓄積された電荷が一定値（発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ：Ｖ_{Ｔ、ｆｉｒｉｎｇ}）に基づいた値）以上となれば、蓄積された電荷が抜け出る発火（Ｆｉｒｉｎｇ）現象が発生することがある。このような統合現象と発火現象の繰り返しにより、トランジスタがスパイク形態の電圧信号を出力するようになる。

【0088】

ここで、蓄積された電荷が一瞬にして抜け出る原理は、単一トランジスタのラッチ（Ｓｉｎｇｌｅ ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ ｌａｔｃｈ）現象に基づく。より具体的に説明すると、ソース領域およびドレイン領域における高電圧により発生した衝突電離（Ｉｍｐａｃｔ ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）によって生じた正孔が一定以上に蓄積されながら、急激に大きな電流が流れる現象である。

【0089】

このとき、衝突電離以外に、光子によって追加の正孔が生じるようになれば、発火閾値電圧（Ｆｉｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖｏｌｔａｇｅ：Ｖ_{Ｔ、ｆｉｒｉｎｇ}）が減少するようになり、スパイキング周波数が増加するのと同じようにスパイキングが活発化する。

【0090】

したがって、光である光子に反応してスパイキング周波数が増加する生物学的網膜ニューロンの特性を、トランジスタによって模倣することができる。

【0091】

図５ａ～５ｂは、図３ａ～３ｂに示されたトランジスタから実際に測定した光の強度による電気的測定結果を示したグラフである。以下、垂直型トランジスタに対する電気的測定結果について説明するが、水平型トランジスタに対する電気的測定結果も同じように現れる。

【0092】

図５ａを参照すると、トランジスタに一定の電流信号が入力される場合、スパイク形態の電圧が出力されることを確認することができる。このとき、光が照射されれば、発火閾値電圧が減少しながらスパイキングが活発化することを確認することができる。その理由は、光子によって浮遊ボディ層に追加の正孔が生じながら、より低い電圧で発火が発生するようになるためである。

【0093】

図５ｂを参照すると、光の強度が増加するほど、スパイキング周波数が増加することが分かる。

【0094】

図５ａ～５ｂの実験は、垂直ナノワイヤ直径が７００ｎｍである垂直型トランジスタ（ニューロン素子）で直接測定したものであり、ニューロン動作を可能にするために－１Ｖのゲート電圧と１００ｎＡドレイン定電流を印加した。また、光源としては、ＬＥＤ白色光を使用した。

【0095】

図６ａ～６ｃは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタから実際に測定した光の波長による電気的測定結果を示したグラフである。以下、垂直型トランジスタに対する電気的測定結果について説明するが、水平型トランジスタに対する電気的測定結果も同じように現れる。

【0096】

図６ａを参照すると、波長が６３８ｎｍである赤色光（Ｒ）がトランジスタに照射されるときに、発火閾値電圧が減少しながらスパイキングが活発化することを確認することができる。一方、図６ｂを参照すると、波長が１５５０ｎｍである赤外線（ＩＲ）が照射されたときに、発火閾値電圧およびスパイキング周波数に変化がないことを確認することができる。

【0097】

その理由は、赤外線の場合、シリコンのエネルギーバンドギャップ（１．１２ｅＶ）よりもそのエネルギーが小さく、これにより正孔が生じないためである。

【0098】

一方、図６ｃを参照すると、赤色光（Ｒ）、緑色光（Ｇ）、青色光（Ｂ）のうちの青色光で、スパイキング周波数の変化が最も低いことが分かる。その理由は、波長が減少するほど、エネルギー損失が増加して浸透長（Ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ ｄｅｐｔｈ）が減少するためである。

【0099】

図６ａ～６ｃの実験も、垂直ナノワイヤ直径が７００ｎｍである垂直型トランジスタ（ニューロン素子）で直接測定したし、ニューロン動作を可能にするために－１Ｖのゲート電圧と１００ｎＡドレイン定電流を印加した。また、光源としては、レーザと、特定の波長帯の光を照射するためのダイオードを使用した。

【0100】

図７ａ～７ｃは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタのゲート電圧による電気的測定結果を示したグラフである。以下、垂直型トランジスタに対する電気的測定結果について説明するが、水平型トランジスタに対する電気的測定結果も同じように現れる。

【0101】

生物学的網膜ニューロンの光に対する反応性は、外部環境の影響を受ける。例えば、目が明るい環境に持続的に露出されれば反応性は低くなり、暗い環境に持続的に露出されれば反応性は高くなる。このような特性は、網膜ニューロンが変化する外部環境に適応することを手助けするものであり、トランジスタで実現されるニューロン素子もニューロン素子の反応性を調節する機能が必要となる。これは、ゲート電圧の調節によって実現される。

【0102】

図７ａに示すように、ゲート電圧が－１Ｖであるときには、光が照射されることによって発火閾値電圧およびスパイキング周波数が大きく変化するが、図７ｂに示すように、ゲート電圧が－２Ｖであるときには、変化がほぼないことを確認することができる。これにより、図７ｃに示すように、ゲート電圧が増加するほど、スパイキング周波数の変化が増加することを確認することができる。

【0103】

その理由は、ゲート電圧が低いときには、ソース領域またはドレイン領域と浮遊ボディ層の間のエネルギーバリアの差が大きいため、光子によって追加の正孔が発生してもその影響が低いためである。

【0104】

図７ａ～７ｃの実験も、垂直ナノワイヤの直径が７００ｎｍである垂直型トランジスタ（ニューロン素子）で直接測定したし、ニューロン動作が可能となるように１００ｎＡドレイン定電流を印加した。また、光源としては、ＬＥＤ白色光を使用した。

【0105】

図８ａ～８ｂは、図３ａ～３ｂに示したトランジスタを利用したパターン認識のシミュレーション結果を示したグラフである。以下、垂直型トランジスタを利用したシミュレーション結果について説明するが、水平型トランジスタを利用したシミュレーション結果も同じように現れる。

【0106】

図８ａを参照すると、３×３の黒白ピクセルで構成されたイメージパターンから「Ｘ」パターンと「Ｏ」パターンを識別するための神経網が構成された。神経網は、９個の入力層（１～９）と９×２個の出力層（Ａ、Ｂ）で構成されている。各ピクセスは１つの入力ニューロンを示し、白色画素は光を受けた画素、黒色画素は光を受けなかった画素を示す。ＳＰＩＣＥ回路シミュレーションを利用して、光を受けなかったニューロン素子のスパイキング特性と、１．２ｍＷの白色光を受けたニューロン素子のスパイキング特性をモデリングしたし、シナプスは、有効抵抗として模写することができるため２端子抵抗で表現した。

【0107】

図８ｂを参照すると、各出力層と連結するシナプスから出力する電流の合計を比べたとき、「Ｘ」パターンが入力された場合には、出力層Ａと連結するシナプスから出力する電流のスパイキング周波数がより大きく、「Ｏ」パターンが入力された場合には、出力層Ｂと連結するシナプスから出力する電流のスパイキング周波数がより大きいことを確認することができる。したがって、提案する光に反応するニューロン素子を利用してイメージパターン認識を実行することができ、イメージセンサと変換回路がなくても人工視知覚システムを構成することができるため、低いハードウェア費用で人工視知覚システムを構成できるだけでなく、光信号を電気信号に変換する過程において発生する信号遅延と、追加の電力消費などのボトルネック現象を解消することができる。これにより、説明したトランジスタが実現するニューロン素子は、固執的な人工視知覚システムを低費用で構成することができ、大量生産を可能にすることができる。

【0108】

以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

【0109】

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。

【符号の説明】

【0110】

２００：トランジスタ
２１０：半導体基板
２２０：浮遊ボディ層
２３０：ソース領域
２４０：ドレイン領域
２５０：ゲート絶縁膜
２６０：ゲート領域

【図1】

【図2a】

【図2b】

【図3a】

【図3b】

【図4】

【図5a】

【図5b】

【図6a】

【図6b】

【図6c】

【図7a】

【図7b】

【図7c】

【図8a】

【図8b】