深層学習やシリコン光回路の高速制御を実現する、超高感度フォトトランジスタを共同開発東京大学ら

東京大学は2022年12月12日、シリコン光導波路中に化合物半導体薄膜を張り合わせた構造の超高感度フォトトランジスタを、STマイクロエレクトロニクスと共同で開発したと発表した。

トランジスタの微細化に関する研究開発は現在でも進められており、より微細化が進むビヨンド2nm世代では、光電融合によるコンピューティング性能の向上が必要だと考えられている。これに伴い、大規模なシリコン光回路を用いた光演算が注目されている。

光演算は、深層学習や量子計算の性能を向上させることが期待されているため、世界中で活発に研究されているが、従来のシリコン光回路では、回路中の動作モニターができる素子がなく、高速な回路制御が難しいという課題があった。

今回の研究では、光吸収層となるインジウムガリウム砒素（InGaAs）薄膜をシリコン光導波路上に貼り合わせ、InGaAs薄膜をトランジスタのチャネルに、シリコン光導波路をゲートとした素子構造を考案。シリコン光導波路を伝播する光信号の一部がInGaAs層に吸収され、光信号が増幅されるフォトトランジスタ動作を得ることに成功した。シリコン光導波路をゲートにしたことで、光の吸収を抑制しながら効率的なトランジスタ動作を得ることができる。これにより光信号が100万倍に増幅される超高感度動作を可能にした。

フォトトランジスタの動作原理

試作した導波路型フォトトランジスタの顕微鏡写真

今回開発した導波路型フォトトランジスタを使い、シリコン光回路中の光強度のモニタリングができるようになり、深層学習や量子計算で使われるシリコン光回路の高速制御ができるようになる。これによってビヨンド2nm以降における半導体集積回路に求められている、光電融合を通じた新しいコンピューティングの実現に寄与することが期待されるという。

今後は、開発した導波路型フォトトランジスタを、実際の大規模シリコン光回路に集積した深層学習アクセラレータや量子計算機の実証を目指す。

深層学習やシリコン光回路の高速制御を実現する、超高感度フォトトランジスタを共同開発　東京大学ら