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ケムステニュース

産総研で加速する電子材料開発

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産総研 マルチマテリアル研究部門の研究チームは、使用原料の種類・成形方法・焼結条件などの製造プロセス情報を用いて窒化ケイ素セラミックス焼結体の熱伝導率を高精度に予測する人工知能(AI)技術の確立に成功しました。 (引用:産総研プレスリリース12月22日)

産総研 新原理コンピューティング研究センターの研究チームでは、次世代の不揮発性メモリー SOT-MRAMの実用化の鍵となるアモルファスW-Ta-B合金を開発し、スピン流を高効率に生成することによって消費電力の大幅な低減に成功しました。 (引用:産総研プレスリリース12月27日)

本ケムステニュースでは、昨年末に産総研より発表された電子材料に関するプレスリリースを紹介します。

まず一件目は、窒化ケイ素セラミックスの熱伝導率をAIで予測する技術についてです。

鉄道や電気自動車、太陽光発電などでは、電気を直流から交流に変換する必要があり、その制御を行うのがパワー半導体と呼ばれる電子部品です。パワー半導体は発熱するため、放熱性が高くかつ絶縁性に優れた基板が使われており、材料としては窒化アルミニウムや窒化ケイ素などが一般的です。性能を左右する基板のパラメーターは、基板の薄さ、熱伝導率、絶縁破壊電圧であり、この研究では窒化ケイ素の熱伝導率について研究が行われました。

絶縁放熱基板の概略図と絶縁破壊(出典:産総研プレスリリース

窒化ケイ素の熱伝導率を向上させるには、高密度化や粒子サイズの増大化、不純物の除去などが効果的であり、焼結条件や焼結助剤の選択によってこれらを達成することができます。しかしながら、条件が少し異なるだけで窒化ケイ素の熱伝導率は30~180 W(mK)-1の範囲で大きく変化するため、線形回帰による予測例は報告されていませんでした。そこで本研究グループでは、産総研の実験条件(説明変数)と熱伝導率(目的変数)と論文から取得した実験条件と熱伝導率を使ってサポートベクター回帰を行いました。その結果、酸化イットリウムや酸化マグネシウムといった焼結助剤を組み込まない予測モデルを用いた場合は、決定係数(R2)が0.7未満とそれほど高精度の予測ができなかったのに対し、焼結助剤のパラメーターを組み込んだ予測モデルを用いた場合は、R2が0.8を超え、予測精度が向上することが確認されました。

熱伝導率の実測値と予測値の関係(a)焼結助剤の知見無し (b)焼結助剤の知見有り (出典:産総研プレスリリース

また説明変数の重要度について分析を行ったところ、焼結時間が最も重要であり、その次に焼結助剤と窒化時間が重要であることが分かりました。よって焼結助剤が熱伝導率の向上に対して一定の寄与があることが確認されました。

各説明変数の重要度 (出典:産総研プレスリリース

二件目は、メモリー材料に関する研究成果です。電子デバイスの省電力化が求められており、メモリー分野ではMRAM(Magnetoresistive Random Access Memory)が有望視されています。MRAMは不揮発性のメモリーであり、待機電力を必要としないため省電力化が期待できます。しかしながら、商用化されているMRAMは超高速の動作(数ナノ秒以下の書き込み時間)を苦手としているため、超高速かつ待機電力ゼロの次世代型SOT-MRAMの実用化が切望されています。

微細配線上に記憶素子(MTJ)を載せた不揮発性メモリー SOT-MRAMの概略図と本成果の原子の様態 (出典:産総研プレスリリース

MRAMの高速化のカギは高性能な配線材料の開発で、より少ない電流でスピンホール効果と呼ばれる物理現象を起こし、スピン流を発生させる必要があります。これまでに種々の材料が開発されていますが、実用化に必要な電流密度と耐熱温度を両立できる材料はありませんでした。そこで本研究グループでは、これまで注目されてこなかったアモルファスの配線材料に着目しました。

配線材料の特性、とMRAM実用化に必要な性能 (出典:産総研プレスリリース

結果W-Ta-Bのアモルファス構造の合金では、結晶のβ-Wに匹敵する高効率のスピン流生成に成功しました。β-Wの場合、耐熱性が低く300 ℃以下の温度で変質してしまうので、半導体製造工程で壊れてしまいます。一方、この合金は350~400 ℃で熱処理しても変質や劣化が無いことが分かり、実際に400 ℃で熱処理したSOT-MRAM素子の書き込み動作に成功しました。

アモルファス(W100-xTax)-B合金のスピン流の生成効率。点線はβ-Wのスピン流の生成効率。b) SOT-MRAM素子の情報書き込み特性(出典:産総研プレスリリース

一件目のプレスリリースに関して、焼結助剤の知見による決定係数の向上には別の解釈が欲しいところですが、熱伝導率を線形回帰で予測したこの手法は、製造プロセスの研究にも役立つと考えられ、例えば特に限られた条件で成功/不具合が出る時にその原因究明に役立つと思います。二件目について、産総研では高性能化および素子アレイの集積化に取り組むとともに、開発された材料・素子技術の産業界への橋渡しを推進していくとのことで、この材料の実用化を期待します。これらの研究成果は、固体物性、応用物理に近い内容かと思いますが、背景や研究内容が理解しやすいと感じました。これからも材料研究のウォッチを続けていきたいと思います。

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ただの会社員です。某企業で化学製品の商品開発に携わっています。社内でのデータサイエンスの普及とDX促進が個人的な野望です。

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