高木・竹中研究室 TOP PAGE
- トープラサートポン カシディットさんが助教として赴任されました。(2018/4/1) NEW
- 「シリコン光スイッチ」に関する記事が日本経済新聞(2018年3月12日付け)に掲載されました。(2018/3/12)
AIの学習高速化へ 東大、光回路の制御素子 - 「シリコン光スイッチの大幅な省電力化に成功 ~シリコン万能光集積回路を用いた深層学習への応用に期待~」についての研究成果をプレスリリースしました。(2018/3/12) NEW
- Nature Photonicsに論文が掲載されました(2017/7/31)
J.-H. Han, F. Boeuf, J. Fujikata, S. Takahashi, S. Takagi, and M. Takenaka, “Efficient low-loss InGaAsP/Si hybrid MOS optical modulator,” Nat. Photonics, vol. 11, no. 8, pp. 486–490, Jul. 2017. DOI: 10.1038/nphoton.2017.122 - ■□■ 更新履歴 ■□■
AI・IoT時代における次世代半導体デバイス

一方、Internet of Things(IoT)の進展と人工知能(AI)の台頭により、更なるコンピューティング能力の向上が必要とされています。このため、半導体微細化に依らずにLSIの性能向上を可能とする次世代コンピューティングに関する研究が世界中で活発化しています。当研究室では、AI・IoT時代を支える次世代半導体デバイスの研究を進めています。Siプラットフォーム上にIII-V族半導体やGe、グラフェンなどの2次元材料を集積したトランジスタやシリコンフォトニクスの研究をしています。
半導体微細化に依らずMOSトランジスタの性能を向上目指す「More Moore」的アプローチとして、電子や正孔移動度の高いIII-V族半導体やGeをチャネル材料としたMOSトランジスタの研究を進めています。極限的スケーリングが可能と期待される二硫化モリブデンなどの2次元材料を使ったMOSトランジスタも研究しています。LSI上にトランジスタ以外のデバイスも集積して高機能化を図る「More than Moore」的アプローチとしては、光配線LSIの研究を進めています。LSIの情報通信能力を飛躍的に高めることで、コンピューティング能力を高めることを目指しています。またIoTに必要とされるセンシングチップを中赤外光集積回路で実現する研究も進めています。従来のCMOSとは全く異なる原理のデバイスを目指す「Beyond CMOS」的アプローチとしては、量子トンネルトランジスタなどの新原理トランジスタに加えて、シリコン光回路を用いた深層学習の研究に取り組んでいます。
主な研究テーマ
Ge/III-V MOSFET
量子トンネルトランジスタ
シリコンフォトニクスを用いた光配線LSI
ユニバーサル光回路を用いた深層学習
Ge中赤外光集積回路
2次元材料デバイス