ナノ科学：原子層半導体に基づくロジックインメモリー

機械学習に基づくアプリケーションの重要性が増していることで、エネルギー効率の良い専用の電子ハードウエアを開発する必要性が高まっている。処理ユニットと記憶ユニットが分かれているノイマン型アーキテクチャーと比べると、脳型インメモリー・コンピューティングは、同じ基本デバイス構造を用いて論理演算とデータ記憶を行うため、データ中心コンピューティングのエネルギーコストを大幅に削減できる見込みがある。新しいデバイスアーキテクチャーの探求に重点を置いた研究は十分行われているが、そうしたデバイス設計に適した材料プラットフォームを考案することが依然として課題となっている。二硫化モリブデン（MoS₂）半導体などの二次元材料は、電気的特性や機械的特性が非常に優れているため、そうしたプラットフォームの有望な候補となる可能性がある。本論文では、フローティングゲート電界効果トランジスター（FGFET）に基づくロジックインメモリー型のデバイスと回路の開発に向けたアクティブチャネル材料としての、大面積MoS₂の評価について報告する。今回のFGFETは、そのコンダクタンスを精密かつ連続的に調整できるため、メモリー素子を用いて論理演算を直接実行できる再構成可能な論理回路用の構成要素として使用できる。我々は、プログラム可能なNORゲートを実証し、次いで、この設計を単に拡張することで、より複雑なプログラム可能論理回路や機能的に完全な演算セットを実装できることを示す。今回の知見は、次世代低電力エレクトロニクスの開発における原子層半導体の可能性を浮き彫りにしている。

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