2022年度末松賞「ディジタル技術の基礎と展開」支援を3名が受賞

電波を活用した非侵襲計測技術は、異常組織検出や生体イメージングなどに幅広く開発されています。しかし、現在主に使われている周波数は数GHzで、計測の分解能が制限されます。近年、ミリ波とテラヘルツ波を用いた高速通信技術開発が進められており、波長は短いため、高分解能イメージング技術にも有望と考えられています。そこで本研究では、ミリ波とテラヘルツ波の生体内における電波伝搬を解析し、最新の機械学習技術により人体内部構造と電波の伝搬特性との関係を明らかにして、内部構造を高精度に再現するイメージングアルゴリズムの開発に取り込みます。将来は、生体応用に向けた高分解能サブサーフェスイメージング技術基盤の創出を目指しています。

現在のディジタル社会はCMOSからなる電子回路に支えられています。しかしながら、回路の微細化に伴って処理遅延が増大することが大きな問題になっています。このような問題に対して、電子回路における一部の処理を、光の領域で実行しようという取り組みがあります。これにより、光が回路を伝搬する過程で処理が完了することとなり、微細化するほどに処理遅延の改善が期待できます。こういった背景をもとに、筆者は光のままで信号間のパターンマッチングを行う研究に取り組み、世界に先駆けて動作の実現に成功してきました。本研究では当該技術を論理回路に応用します。とくに、回路の入出力関係をパターンマッチングとして捉えるという、新しい視点から迫ります。これによって、光と電子がそれぞれに適したかたちで処理を分担することができ、より低遅延なディジタル技術が拓かれると期待できます。

シリコン（Si）半導体に基づくディジタルエレクトロニクスは現代の超高度情報化社会の根幹であり、今後も更なる発展が必要である。しかし性能向上の指導原理である微細化が本質的な限界に達し、微細化が終了すると1年で僅か3%しか性能が向上しない。また情報通信量の急増による半導体素子の消費エネルギーの急激な増加は、地球規模の喫緊の課題である。故にSiに代わる半導体として未結合手が無く、分子層1層でも電子と正孔がSiを超える高い移動度と両極性伝導を示す二セレン化タングステン（WSe₂）が注目されている。本研究の目的はWSe₂ CMOSFETのデバイス技術の確立と超低電圧動作によるエネルギー効率の高いディジタルエレクトロニクスの実現である。合金及び化合物金属によるソース/ドレイン技術と自己整合型ゲートスタック技術を独自に確立する事により、低電圧0.5V動作でCMOSインバータゲイン15を実証する。