積層AIチップ、高速・低速層で時間的動きを検出

韓国・KAISTのクォン・ミンジュン教授ら研究チームは、時間軸情報処理に特化した3次元積層AIチップの開発に成功した。この成果は学術誌Advanced Materialsに掲載された。チームはUNISTとPOSTECHと連携し、固体薄膜を用いたモノリシック3D統合マルチタイムスケール・レジervoirアーキテクチャを実現した。 液体状材料の積層課題を解決するため、イオンをポリマーに固定したソリッドイオノゲル薄膜を炭素ナノチューブトランジスタに適用。イオン含有量と膜厚を制御し、高速応答層と低速応答層のデバイスを作り分け、垂直積層した。低速層のイオン弛緩現象を時限メモリとして活用し、最新信号と過去履歴を同時処理可能にした。 評価では、4ビット時系列パターンの16種類を完全に識別。動く数字映像のMoving-MNISTデータセットでは、1ミリ秒と10ミリ秒の周期で入力させ、90％以上の検証精度を達成した。製造後55ヶ月を経過しても電気的特性は安定しており、既存の薄膜半導体プロセスで4インチウェハーおよびフレキシブル基板への大面積製造も確認済み。ウエハーレベルのスケーラビリティを有する。 クォン教授は、本技術がウェアラブル端末やスマートウォッチにおける生体信号・運動解析のローパワー処理に直結すると強調する。時間的変化をハードウェアレベルで演算する本アーキテクチャは、クラウド連携なしで端末内リアルタイム推論を実現し、次世代の超低消費電力AIセンサーへの応用が期待される。実機搭載試験と電力評価により、産業展開が本格化する。