入力データの変化速度に応じて反応特性を調整できる新しい人工知能（AI）半導体素子が開発された。高速情報と低速情報が混在する時系列データ予測では、従来素子に比べ誤差を40分の1の水準まで低減した。
チェ・シンヒョンKAIST電気及び電子工学部・半導体工学大学院の特任教授の研究チームは、サムスン電子半導体研究所と共同で「プログラマブル動的メムトランジスタ（PDM）」とこれを集積したアレイを開発したと7日明らかにした。研究成果は国際学術誌「ネイチャー・コミュニケーションズ」7月号に掲載された。
AI半導体はAI演算を効率的に処理するよう設計された半導体である。研究チームが活用したメムトランジスタは、情報を記憶するメモリと演算を実行するトランジスタの機能を一つの素子に結合したものだ。これを複数接続すると、前の入力を記憶しつつ次のデータを計算するAI半導体回路として活用できる。
今回開発したPDMは、入力データがどれだけ速く変化するかに合わせて情報を保持する時間と反応速度を調整できる。従来素子は入力信号に反応する速度と元の状態に戻る時間が固定されていたが、PDMは処理対象に応じてこの特性を変えられる。
研究チームは一つのトランジスタ内に、電気的情報を貯蔵する電荷貯蔵層と電子を捕獲する層を併置した。電荷貯蔵層が入力情報を処理し、電子捕獲層は素子が元の状態に戻る時間を調整する構造だ。
研究チームは実験で、データ入力後に素子が元の状態へ復帰する時間を約5倍の範囲で調整することに成功した。繰り返し信号を処理できる周波数範囲も10倍以上変化させられることを確認した。
変化速度の異なる情報が含まれた時系列データ予測では、固定された反応特性をもつ従来半導体より予測誤差が最大40分の1水準まで減少した。複数のPDMを接続したアレイ実験でも、ソフトウェアベースのAIシステムに近い精度を示しつつエネルギー使用量を削減できる可能性を確認した。
PDMは一度設定した反応特性が電源を切った後も維持される。別途の複雑なデータ前処理なしに多様な速度の入力を処理でき、既存の相補型金属酸化物半導体（CMOS）半導体プロセスと互換である点も特徴だ。
チェ・シンヒョン教授は「データの変化速度に応じて半導体の反応方式を調整できる点に意義がある」と述べ、「自動運転車とロボット、ウェアラブル機器などリアルタイムデータ処理が必要な分野に適用できるだろう」と語った。
参考資料
Nature Communications（2026）、DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-75211-5