Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

CMOS / 待機時電力 / マイクロプロセッサ / SoC / SRAM / パワーゲーティング / ＳＲＡＭ / フリップフロップ / 集積回路 / メモリ / 低消費電力 / 低電圧 / 不揮発

本研究課題では，マイクロプロセッサ(MP)やシステムオンチップ(SoC)などのCMOSロジックシステムの待機時電力を高効率に削減できる不揮発性パワーゲーティング（NVPG）技術，およびこのアーキテクチャに必要となる不揮発性SRAMなどの不揮発性双安定記憶回路技術の開発を行った．この記憶回路はCMOS双安定回路と不揮発性メモリ素子である強磁性トンネル接合を用いて構成され，通常動作においては従来技術の性能を維持し，さらに不揮発記憶によるNVPGを実現できる．本研究で開発したNVPG技術をMPやSoCに用いれば，従来技術では到達できない高効率の待機時電力削減が可能になることを明らかにした．

本研究課題では，CMOSロジックシステムにおいて極めて重要な問題となっている待機時電力を，不揮発記憶を活用したパワーゲーティング（NVPG）によって高効率に削減できる回路・アーキテクチャ技術を研究開発した．この目的には，従来の不揮発性メモリ技術ではその速度・エネルギー性能から応用は難しく適していない．そこで，SRAMやFFなど双安定記憶回路をNVPGに適合するように不揮発化した不揮発性双安定記憶回路（NV-SRAM，NV-FF）の開発を行った．本研究課題で開発したNVPG技術をMPやSoCに導入することで，従来のCMOS技術のみでは実現できない高効率の待機時電力削減が可能になる．

単電子トランジスタ / Beyond CMOS / CMOS / 集積回路 / MOSFET / クーロンブロッケード振動 / ナノワイヤ / 半導体物性 / 大規模集積回路 / ナノワイヤトランジスタ / 特性ばらつき / 電子デバイス・機器

大規模集積回路の微細化限界を打破し新機能を創出することを目的に，室温動作シリコン単電子トランジスタとCMOS回路を1チップ上に集積し両者の融合による新機能創出に挑戦した．作製プロセスの改良により，室温動作単電子トランジスタとCMOS回路の集積化プロセスを確立し，単電子トランジスタのクーロンブロッケード振動をCMOS回路で制御することに成功し，新たな機能を創出した．

VLSI / 連想プロセッサ / 画像認識 / 医用X線写真診断 / 脳型コンピュータ / 心理学的モデル / アナログVLSI / 強誘電体メモリ / 連想処理 / CMOS VLSI / Zoom Lens Metaphor / 低消費電力 / 多重解像度 / 手書き文字認識 / 集積回路 / 医用X線写真解析 / CMOS / Generarized Lloidアルゴリズム / 特徴ベクトル / セファロ分析 / 矯正歯科 / ベクトル化 / 特徴抽出 / 連想プロセサ / νMOS / エッヂ検出

デジタルコンピュータ技術は驚くべき進歩を遂げたが、ヒトのようにものを見て柔軟に判断し即座に適切な行動をとるといった処理は、まだほとんど不可能である。本研究は、研究代表者が提唱する"心理学的脳モデル"を具現化することにより、これを可能にする"しなやかな情報処理電子システム"実現を目指したもので、特に視覚処理・認知処理に特化したVLSIシステムの研究を行った。医用X線写真の診断を例題に認識アルゴリズムの研究を行い、大学病院で10年の経験を積んだ専門医と同等の認識結果が得られることを実証した。また専用のVLSIチップの開発により、ワークステーションを用いたソフトウェア処理では24時間もかかるX線写真の診断が、ほんの数秒で実行できることも示した。これ等の成果により、今後VLSIチップ上に脳型コンピュータを実現する基礎の第一歩を築くことが出来た。
脳の認識過程には、脳内に蓄えられた過去の膨大な記憶のなかから最も似通った事例を瞬時に想起するといったプロセスが、必ずやその基本に存在する。先ずこの似たもの探しに特化したVLSI連想プロセッサチップを開発した。従来の電子注入にかわり、強誘電体の分極を利用した全く新しい素子構成で大量の過去の記憶を保持/想起できるアナログ不揮発性連想メモリ回路も開発した。また、関数形可変CMOSバンプ回路、NMOSガウス型回路を新たに考案し、超低消費電力のアナログ連想プロセッサを実現した。
本研究最大の成果は、これ等の連想プロセッサを用いて柔軟な画像認識を実行するための画像のベクトル化アルゴリズム、PPED法の開発に成功したことである。画像の最も基本的な要素(「ピクレット」と名付けた)を専用VLSIで抽出、主要な方向に投影して画像を表現するアルゴリズムで、ヒトの目によく似たものと写る画像は、ベクトル空間上でも近接してマッピングされる大変強力な手法である。また、全く同じアルゴリズムが様々な問題にそのまま適用できる。これによって手書の文字認識から高度な医用X線写真の診断、さらにズームレンズ比喩問題にも対応できる柔軟な画像認識が可能になった。

【研究連携者】
更屋拓哉	東京大学	生産技術研究所	助手	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
三田吉郎	東京大学	大学院・工学系研究科	講師	(Kakenデータベース)