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摘要：本研究开发了基于非晶金属氧化物半导体（AOS）薄膜的多层交叉阵列(Crossbar Array)，并实现了在神经形态系统中的实际安装。AOS薄膜可以通过简单的溅射方法（一种在真空中使用等离子体的成膜技术）进行成膜，不涉及热处理，因此可以在不损害底层结构的基础上实现多层结构。该成果将有助于实现未来神经形态系统中突触元件的天文级大规模集成（LSI）。

关键词：三维半导体芯片、人工智能、字符识别学习、自主学习、神经形态系统、联想记忆

研究要点

■ 将独有的三维半导体芯片实际安装于可自主学习的神经形态系统，证实了高级联想记忆功能的潜力。

■ 构建了模仿人脑结构的先进复杂计算系统，有望实现神经形态系统的实际应用，高速且低耗能地再现大脑功能。

■ 可促进利用氧化物半导体的神经网络的研发。

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研究摘要

龙谷大学创新材料和工艺研究中心的木村睦研究员（高级理工学院教授）及其组内研究员岩城江津子（理工学研究生院硕士2年级）带领的研究小组发表了一篇有关“将非晶金属氧化物半导体薄膜实际安装于神经形态系统”的研究论文，并刊登于世界最大的技术专业组织IEEE的国际期刊。

龍谷大学革新的材料・プロセス研究センター②）の木村睦研究員（先端理工学部教授）および木村睦研究員のグループに所属する岩城江津子さん（理工学研究科修士2年）らの研究グループは、「アモルファス金属酸化物半導体薄膜のニューロモルフィックシステムへの実装」に関する研究論文を発表し、世界最大の技術専門組織『IEEE』*の国際ジャーナルに掲載されました。

目前，神经形态系统已开始被用于字符识别、语音识别、图像识别、文本创作、对话等大型计算机（服务器）上的人工智能综合应用。岩城研究员作为论文的第一作者进行了本次实验，并发现了一种方法，可以利用独有的三维半导体技术，通过单一芯片实现相当于大型计算机所需的大型集成电路（LSI）的功能。该方法获得了认可并以论文形式发表。

ニューロモルフィックシステムは、現在大型コンピュータ（サーバー）の人工知能全般の用途として「文字の読み取り、音声聞き取り、画像認識、文章作成、会話」等に使用され始めています。今回の実験を行い、論文の筆頭著者である岩城さんは、大型コンピュータが必要とする多大な集積回路（LSI）と同等の機能を、独自に三次元化した半導体により1チップ化する事が可能となる手法を発見し、これが認められ、論文掲載となりました。

本研究为人工智能未来挖掘独立性和可定制性这两项潜力提供了基本信息，将允许用户把人工智能安装在身边的移动设备上（如个人电脑、智能手机、功能性手表、眼镜等），并允许个人用户拥有定制的专用人工智能。

本研究によって、私たちの周りにあるモバイルデバイス（PC、スマホ、機能付きの時計、眼鏡等）に人工知能を搭載し、なおかつ個人がカスタマイズされた専用の人工知能を持つことができる、独立性とカスタマイズという2つの可能性を将来的に拡充する基盤情報を得たといえます。

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研究要点

本研究开发了基于非晶金属氧化物半导体（AOS）薄膜的多层交叉阵列(Crossbar Array)，并实现了在神经形态系统中的实际安装。AOS薄膜可以通过简单的溅射方法（一种在真空中使用等离子体的成膜技术）进行成膜，不涉及热处理，因此可以在不损害底层结构的基础上实现多层结构。

本研究では、アモルファス金属酸化物半導体（AOS）薄膜を用いた多層クロスバーアレイを開発し、ニューロモルフィックシステムへの実装を実現しました。AOS薄膜は熱処理を伴わない簡便なスパッタリング法（真空中でプラズマを用いて成膜する技術）で成膜できるため、下層構造にダメージを与えることなく、多層構造を実現可能です。

首先，蒸镀金薄膜作为电极，用溅射法沉积非晶In-Ga-Zn-O（α-IGZO）薄膜作为导电性变化层；重复上述操作，从而完成多层交叉阵列，即三层导电性变化层分别夹在电极之间。然后，将该多层交叉阵列实际安装于纠错赫布型学习的神经形态系统，该系统可以在没有控制电路的情况下进行自主学习。实验结果显示，该系统在学习阶段学习了字母字符，并在推理阶段重现了这些字符，证实了其联想记忆功能。该成果将有助于实现未来神经形态系统中突触元件的天文级大规模集成（LSI）。

まず、電極としてAu薄膜を蒸着し、導電性変化層としてアモルファスIn-Ga-Zn-O（α-IGZO）薄膜をスパッタリング法で蒸着し、これらを繰り返し、3つの導電性変化層それぞれが電極に挟まれた多層クロスバーアレイが完成します。次に、この多層クロスバーアレイを、制御回路なしで自律的に学習できる修正ヘッブ型学習によるニューロモルフィックシステムに実装しました。学習段階でアルファベット文字を学習し、推論段階でそれを再現できたことから、連想記憶機能を確認しました。これらの成果は、将来的にニューロモルフィックシステムにおけるシナプス素子の天文学的な大規模集積化（LSI化）につながるものです。

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在神经形态系统中实际安装

将AOS薄膜的多层交叉阵列实际安装于神经形态系统的情况如下所示。图（a）中，在FPGA板的外部形成神经元元件，并使其与AOS薄膜的多层交叉阵列（作为突触元件）连接，然后通过PC实现控制。图（b）展示了学习阶段，其中蓝色箭头表示信号方向，蓝色方块的明暗表示输入信号的开启和关闭，蓝色菱形的明暗表示输入电压的正负。图（c）展示了推理阶段，其中绿色箭头表示信号方向，绿色方块的明暗表示输入信号的开和关，绿色菱形的明暗表示输入电压的正和负，红色菱形的明暗表示输出电压的正和负，红色方块的明暗表示输出信号的开和关。

AOS薄膜の多層クロスバーアレイのニューロモルフィックシステムへの実装は下記の通り。写真(a)では、ニューロン素子をFPGAボードに外付け形成し、シナプス素子としてAOS薄膜の多層クロスバーアレイに接続し、PCで制御しています。図(b)は学習段階で、青色の矢印は信号の方向、青色の明暗の四角は入力信号のオンとオフ、青色の明暗の菱形は入力電圧の正負を示しています。図(c)は推論段階で、緑の矢印は信号の方向、緑の明暗の四角は入力信号のオンとオフ、緑の明暗の菱形は入力電圧の正負、赤の明暗の菱形は出力電圧の正負、赤の明暗の四角は出力信号のオンとオフを示しています。

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联想记忆功能

联想记忆功能的实验如下图所示。图（a）展示了算法，在学习阶段，让机器学习字母“T”和“L”。首先，将“T”的3×3像素的二维像素图案转换成9个分量的一维信号图案，将该信号图案输入到神经形态系统中。将“L”的信号图案也同样按照顺序输入。然后，在推理阶段，在水平电极上施加18个对应电压和反转电压1秒钟，以再现字母“T”和“L”，并将像素图案转换为1×3像素的单像素反转图案。输入略微扭曲的字符信号图案，并与输出的像素图案进行比较，多次重复该过程。图（b）为实验结果。实验结果显示，除1例失败，机器成功学习和再现了字母字符。推测失败案例或是由于AOS薄膜的多层交叉阵列的偏差。

連想記憶機能にかかる実験は下図の通り。図 (a)はアルゴリズムを示し、学習段階では、”T “と “L “のアルファベット文字を学習させました。まず、”T “の3×3画素の2次元画素パターンを9成分の1次元信号パターンに変換し、その信号パターンをニューロンモルフィックシステムに入力。同様に”L “の信号パターンを順次入力。つづく推論段階では、”T “と “L “のアルファベット文字の再生にあたり、18個の対応電圧と反転電圧を水平電極に1秒間印加し、画素パターンを1×3画素の1画素反転パターンに変換。文字の少し歪んだ信号パターンを入力し、出力した画素パターンと比較する手順を何度も繰り返しました。図(b)は実験結果。AOS薄膜の多層クロスバーアレイの偏差に起因すると思われる1つの失敗例を除き、アルファベット文字が正常に学習、再現されることが確認されました。

翻译：王京徽

审校：李涵

通稿：李涵

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【双语资讯】利用三维半导体芯片成功进行人工智能的字符识别学习实验