2022年11月16日、渡辺重佳特任教授が研究を進めている3D NAND型フラッシュメモリーの製造プロセスでつくる、AI素子の論理回路設計に関する記事が日刊工業新聞に掲載されました。
同研究は、AI処理で多用されるニューラルネットワークの積和演算を縦型の強誘電体ゲート電界効果トランジスタ（FeFET）を利用し、平面型FeFETに比べ製造コストを10分の1から20分の1程度に低減できるものです。実用化に向けてニューロン間の接続配線についても検討を進めています。
日刊工業新聞デジタル版（全文閲覧には会員登録が必要）
「3D NAND型フラッシュメモリの製造技術を用いたニューラルネットワーク用積層型論理回路の提案 ―積和演算への適用検討―」（早期公開版）| 電子情報通信学会論文誌C（エレクトロニクス）
同研究は、AI処理で多用されるニューラルネットワークの積和演算を縦型の強誘電体ゲート電界効果トランジスタ（FeFET）を利用し、平面型FeFETに比べ製造コストを10分の1から20分の1程度に低減できるものです。実用化に向けてニューロン間の接続配線についても検討を進めています。
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