2022年03月25日

東北大、書き込みデータの消費電力100分の1に減少

【カテゴリー】：新製品/新技術 【関連企業・団体】：東北大学

AI やビッグデータが活用されはじめた中で、記憶装置の容量やデータ読み書き速度がより重要となり、新たな半導体メモリ材料の開発が求め られているが、東北大学大学院工学研究科の山本卓也助教（金属フロンティア工学専攻）と須藤祐司教授（知能デバイス材料学専攻）らは25日、超省エネルギー相変化メモリに最適な材料物性を高速に探索・特定する自動最適化フレームワークを開発したと発表した。 　 　このフレームワークは機械学習の一手法であるベイズ最適化を活用したもので、相変化メモリの省電力化にはこれまで着目されてこなかった「メモリ材料自体の電気抵抗に対する電極接触抵抗の比」が重要であることを明らかにした。この成果により、データ書き込み時の消費電力が従来の1/100以下となるような超省エネルギー不揮発性メモリの新材料開発が加速すると期待される。 　同成果は3月18日、Elsevier社の学術誌「Materials & Design」にオンライン掲載された。 　 ニュースリリース参照 https://www.tohoku.ac.jp/japanese/2022/03/press20220325-01-semiconductor.html