Intel、EUV採用「Intel 4」プロセスの量産開始Intel、EUV採用「Intel 4」プロセスの量産開始：「Intel 3以降も順調」とコメント Intelは2023年9月29日（アイルランド時間）、アイルランドの新工場を正式に開設し、同社として初めてEUV（極端紫外線）リソグラフィー技術を使用する最先端プロセス「Intel 4」での半導体の量産を開始したと発表した。
GaNへのスピン注入を「低電力・高効率」で実現
大阪大学は、GaN（窒化ガリウム）上にホイスラー合金磁石をエピタキシャル成長させ、接合抵抗値が極めて小さいスピン注入電極構造を開発することに成功した。この技術を用いて試作したデバイスは、室温で従来の3～4倍という高いスピン注入効率が得られることを確認した。 ホイスラー合金磁石とGaNの接合界面にCoを挿入 大阪大学は2023年5月、GaN（窒化ガリウム）上にホイスラー合金磁石をエピタキシャル成長させ、接合抵抗値が極めて小さいスピン注入電極構造を開発することに成功したと発表した。この技術を用いて試作したデバイスは、室温で従来の3～4倍という高いスピン注入効率が得られることを確認した。 GaNは、パワー半導体材料として需要が拡大している。また、スピン発光デバイス用の半導体材料としても注目されているが、実用レベルでは課題もあったという。それは、絶縁体トンネルバリア層を用いた高抵抗の電極構造がこれ
新たな局面を迎えつつある新興メモリ
新興メモリが、新たな局面を迎えている。しかし、これまでの数年間に、同分野の成長に貢献するような知名度の高い相変化メモリ（PCM）は現れていない。【訂正あり】 新興メモリが、新たな局面を迎えている。しかし、これまでの数年間に、同分野の成長に貢献するような知名度の高い相変化メモリ（PCM）は現れていない。 Intelは、PCMベースの「3D XPoint」メモリ「Optane」の製造を停止することを発表した。Coughlin AssociatesのThomas Coughlin氏とObjective AnalysisのJim Handy氏は、「Emerging Memories Enter Next Phase（新興メモリが新たな局面を迎える）」と題する年次レポートを完成させたタイミングでその発表を聞いたため、土壇場でレポートを修正することになった。 Handy氏は、米国EE Timesのイン
リーマン・ショック級のメモリ不況の到来 ～その陰にIntelの不調アリ
半導体不況を蹴散らしたビッグニュース 2021年のコロナ特需は終わりを迎え、半導体業界は不況に突入し始めた……と思っていたら、そんな不況を吹っ飛ばすビッグニュースが2022年11月10日（木）以降に日本列島を駆け巡った。 同日夜7時のNHKニュースが、トヨタ自動車、デンソー、ソニーグループ、NTT、NEC、ソフトバンク、キオクシア、三菱UFJ銀行の8社が出資する半導体の新会社「Rapidus（ラピダス）」が設立され、5年後の2027年に2nmプロセスノードの先端ロジック半導体を量産すると報じたのだ（図1）。 筆者はこのニュースにのけぞり、これはもはや暴挙を通り越して笑うしかないと思った。それはどう考えても“Mission Impossible”だからだ。 まず、誰が2nmのロジック半導体を設計し、誰がプロセス開発を行い、誰が量産するのか？ 出資会社の中には半導体メーカーが2社含まれている。
3Mベルギー工場停止、驚愕のインパクト ～世界の半導体工場停止の危機も
2020年以降、つまり新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染が拡大して以来、半導体不足に陥ったこともあって、世界の半導体工場は増産に次ぐ増産を行っている。世界半導体市場統計（WSTS）によれば、昨年2021年は、出荷額が約5523億米ドル、出荷個数が約1.2兆個と、いずれも過去最高を記録した（図1）。そして、ことし2022年は、出荷額も出荷個数も、それを上回ると予測されている。このように、半導体業界は、ここ数年、過去に例を見ない活況期を迎えていると思われる。 ところが、この活況に“冷や水“を浴びせる出来事が起きた。2022年4月7日にEE Times Japanでも掲載された通り、3月8日に米3Mのベルギー工場が、ポリフルオロアルキル物質（Poly Fluoro Alkyl Substances, PFAS）の一種である、フッ素系不活性液体（登録商標フロリナート）の生産を停止し
東京大学ら、反強磁性型の励起子絶縁体を発見
東京大学は、ブルックヘブン国立研究所などの研究グループと共同で、スピン三重項の励起子が生み出す反強磁性励起子絶縁体について、イリジウム酸化物を用いた実験により、その存在を明らかにした。 反強磁性励起子絶縁体の特定でカギを握る「縦モード」の検出 東京大学理学系研究科の諏訪秀麿助教は2022年2月、ブルックヘブン国立研究所、ポールシェラー研究所、テネシー大学、アルゴンヌ国立研究所、オークリッジ国立研究所、中国科学院、上海科技大学の研究グループと共同で、スピン三重項の励起子が生み出す反強磁性励起子絶縁体について、イリジウム酸化物（Sr3Ir2O7）を用いた実験により、その存在を明らかにしたと発表した。 電子と正孔（ホール）の結合状態である励起子が、ボーズ・アインシュタイン凝縮を起こすと「励起子絶縁体」と呼ばれる状態となる。この現象は古くから理論的に予言されていたが、実際の物質でスピン三重項の励起
ReRAMによる「インメモリエネルギー」技術
次世代メモリ技術の開発を手掛けるイスラエルのWeebit Nanoとフランスの研究機関であるCEA-Letiは、抵抗変化型メモリ（ReRAM）技術の開発における進展を報告した。この中には、CEA-Letiが“最新の手法”と呼ぶ、印加電圧に応じて、ReRAMデバイスをメモリとしてだけでなくエネルギーストレージ素子としても動作可能にする技術も含まれている。 ReRAMをエネルギーストレージ素子として動作させる 次世代メモリ技術の開発を手掛けるイスラエルのWeebit Nano（以下、Weebit）とフランスの研究機関であるCEA-Letiは、抵抗変化型メモリ（ReRAM）技術の開発における進展を報告した。ただし、商用化の準備はほとんどできていないという。 この中には、CEA-Letiが“最新の手法”と呼ぶ、印加電圧に応じて、ReRAMデバイスをメモリとしてだけでなくエネルギーストレージ素子とし
ペロブスカイト太陽電池で変換効率15.1％を実現
東芝は、エネルギー変換効率が15.1％という、世界最高レベルのフィルム型ペロブスカイト太陽電池を開発した。「1ステップメニスカス塗布法」と呼ぶ新たな成膜法を開発することで実現した。 変換効率のさらなる向上と低コスト化を可能に 東芝は2021年9月、エネルギー変換効率が15.1％という、世界最高レベルのフィルム型ペロブスカイト太陽電池を開発したと発表した。「1ステップメニスカス塗布法」と呼ぶ新たな成膜法を開発することで実現した。 フィルム型ペロブスカイト太陽電池は、軽量薄型で柔軟性に優れるため、建屋の窓などさまざまな場所に設置することが可能である。東芝は2018年に、独自のメニスカス塗布印刷技術を用い、受光部サイズが約703cm2（24.15×29.10cm）で、エネルギー変換効率が14.1％のペロブスカイト太陽電池モジュールを開発している。今回は、このサイズを維持しながら、成膜プロセスの高
SK hynix、EUV露光による1αnm世代DRAM量産を開始
同社は、既に1ynm世代のDRAM生産でEUV装置を一部導入しており、「最先端のリソグラフィ技術の安定性を証明した後、初めてEUV装置を量産に採用した。プロセスの安定性が証明されたことから、今後、1αnmのDRAM生産には全てEUV技術を使用する予定だ」と説明している。なお、2020年10月に発表したDDR5 DRAMには、2022年初頭から1αnmプロセスを適用する予定という。 1αnm世代は、前世代（1znm世代）と比較して、同サイズのウエハーから生産されるDRAMチップの数を約25％増加させることができるといい、SK hynixは、「この1αnm DRAMが、世界的なDRAM需要の増加に伴う、世界市場の需給状況の緩和にも貢献するものと期待している」と述べている。 関連記事 Intelがファウンドリー事業を発表、工場にも大規模投資 Intelは2021年3月23日（米国時間）、新CEO
東京大、光で窒化シリコン薄膜の熱伝導率を倍増
東京大学生産技術研究所は、表面フォノンポラリトンを用い、窒化シリコン薄膜の熱伝導率を倍増することに成功した。先端半導体デバイスなどにおける新たな放熱機構として注目される。 膜厚30nmと50nmの試料において熱伝導率が増加 東京大学生産技術研究所のユンフイ・ウー特任研究員と野村政宏准教授らは2020年9月、熱によって薄膜に生じる表面フォノンポラリトンを用い、窒化シリコン薄膜の熱伝導率を倍増することに成功したと発表した。先端半導体デバイスなどにおける新たな放熱機構として注目される。 固体中の熱伝導は、振動を量子化した準粒子「フォノン」の移動によって説明されている。ところが、先端半導体デバイスのように薄膜化が進むと、表面での散乱によってフォノンの移動が妨げられ、熱伝導率が大きく低下するという。素子の発熱によっても熱伝導率は低下するため、先端の半導体デバイスなどでは、新たな放熱対策が必要となって
TSMCが4nmプロセスの存在を明らかに
TSMCは2020年6月9日（台湾時間）、これまで発表されたことがなかった4nmプロセスについて言及した。同社のロードマップに既に存在する、5nmと3nmの間のプロセスである。 TSMCは2020年6月9日（台湾時間）、これまで発表されたことがなかった4nmプロセスについて言及した。同社のロードマップに既に存在する、5nmと3nmの間のプロセスである。 TSMCのチェアマンを務めるMark Liu氏は、台湾・新竹で開催されたプレスイベントで、米国EE Timesに「『N4』（4nmプロセス）は『N5』（5nmプロセス）からの進化である。N4に関して、既に顧客と商談中だ」と語った。 TSMCは、サブ7nmプロセスで唯一のライバルであるSamsung Electronicsに対して、ギャップを埋めつつある。 一部の報道によると、Samsungは3nmプロセスでの生産を2022年にも開始するとい
実用化困難とされた「バイポーラ型蓄電池」を量産へ
古河電気工業と古河電池は2020年6月9日、長年実用化が困難とされてきた次世代型蓄電池「バイポーラ型蓄電池」を共同開発した、と発表した。リチウムイオン電池と比べトータルコスト2分の1以下を実現するといい、「電力貯蔵用電池として理想的なものだ」と説明している。2021年度中にサンプル出荷、2022年度から製品出荷を開始する予定だ。 古河電気工業と古河電池は2020年6月9日、長年実用化が困難とされてきた次世代型蓄電池「バイポーラ型蓄電池」を共同開発した、と発表した。リチウムイオン電池と比べトータルコスト2分の1以下を実現するといい、「電力貯蔵用電池として理想的なものだ」と説明している。2021年度中にサンプル出荷、2022年度から製品出荷を開始する予定だ。 拡大する再エネ市場に求められる「理想的な」蓄電池 再生エネルギー活用がグローバルで加速する中、安定した電力供給実現のため、長周期用途の電
互換チップが次々と生まれる中国、半導体業界の新たな潮流
互換チップが次々と生まれる中国、半導体業界の新たな潮流：製品分解で探るアジアの新トレンド（45）（1/3 ページ） 中国では今、STMicroelectronicsのArmマイコン「STM32シリーズ」の互換チップなどが次々と開発されている。これが、中国半導体業界の新たな方向性の一つとなっている。 2019年は米中貿易摩擦の問題がエレクトロニクス業界にも大きな影響を及ぼした。政治に翻弄される状況はまだ続きそうだが、そんな中、中国の半導体がもう一つの進化の方向を持ち始めているので実例をもとに取り上げたい。こうした方向性は以前からもあるもので、特に2019年に顕著になったわけではないが、2020年を迎え、ますます加速する可能性があるので、あえて今、取り上げたい。 高度なドローンは半導体の塊 図1は、2019年に発売された中国DJIの新型ドローン「Mavic Mini」。軽量小型ながら高度な能力
東大、3直列ミニモジュールで変換効率20％超
ペロブスカイトの成膜条件を最適化 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻の瀬川浩司教授らは2019年7月、ペロブスカイト太陽電池ミニモジュールで20％を超える変換効率を達成したと発表した。 発電層に有機金属ハライドペロブスカイトを用いた太陽電池（PSC）は、製造プロセスが比較的容易で、結晶シリコン太陽電池に迫る光エネルギー変換効率を実現できることから、次世代太陽電池として注目されている。 ところが、PSCで変換効率が20％を上回るのは、ほとんどが小さい面積のセルである。例えば、セル面積が0.095cm2では、変換効率24.2％が報告されている。しかし、大面積の直列モジュールだと、性能のばらつきなどにより変換効率は18％台にとどまり、20％を上回ることはこれまでなかったという。 瀬川氏らはこれまでに、カリウム（K）を添加した有機金属ハライドペロブスカイトを用いたPSCで、I-Vヒステリシス
ミリメートル単位まで小型化できる全固体電池
Ilika Technologies（以下、イリカ）は、医療用インプラント機器向けの全固体電池「Stereax（ステリアックス） M50」を開発したとして、2019年4月16日、東京都内で説明会を行った。てんかんやパーキンソン患者向けの神経刺激装置や、健康維持のために肺動脈付近に埋め込む血圧センサーなどへの利用を見込んでいる。同社の最高化学責任者のBrian Hayden氏は、「早ければ2年後には、Stereax M50を搭載した機器が市場に登場すると予想している」と話した。 Ilika Technologies（以下、イリカ）は、医療用インプラント機器向けの全固体電池「Stereax（ステリアックス） M50」を開発したとして、2019年4月16日、東京都内で説明会を行った。てんかんやパーキンソン患者向けの神経刺激装置や、健康維持のために肺動脈付近に埋め込む血圧センサーなどへの利用を見込
Huaweiの「P30 Pro」を分解、3層PCBを採用
Huaweiは2019年4月12日（中国時間）、中国で最新スマートフォン「Huawei P30」と「Huawei P30 Pro」のフラッシュセールを実施したが、開始からわずか10秒で完売したという。 Huawei P30／P30 Proの発売に伴って、さまざまな技術チームが分解レポートを最初に投稿しようと、先を争うように同製品の分解に取り掛かった。 EE Timesは、Yole Développementのパートナー企業であるフランスのSystem Plus Consultingの技術的な見解をお伝えする。当誌は、同社のアナリストに、Huawei P30／P30 Proに対する所見や驚いた点について聞いた。 コスト分析の専門家であるSystem Plus Consulting（以下、System Plus）のStephane Elisabeth氏は、「Huaweiは、バレルの長い望遠レン
“余計なもの”って何？ 「Mate 20 Pro」の疑惑を晴らす (1/3) - EE Times Japan
“余計なもの”って何？ 「Mate 20 Pro」の疑惑を晴らす：製品分解で探るアジアの新トレンド（34）（1/3 ページ） Huaweiの2018年におけるフラグシップ機「Mate 20 Pro」。この機種には、“余計なもの”が搭載されているとのうわさもある。本当にそうなのだろうか。いつものように分解し、徹底的に検証してみた。 弊社（テカナリエ）では、年間おおよそ30機種ほどのスマートフォンを分解している（実際にはカスタム解析依頼などに対応するために同じ機種を数台分解するので、台数はさらに多い）。 分解の前に若干使う場合もあるが、多くは買ったものをそのまま分解する。分解は、おおよそ1時間ほどで終わる。実際、分解するだけならば手慣れたもので、数分もあれば基板取り出しまでできてしまうのだが、分解の各工程を写真に撮りながら進めるので1時間程度かかるわけだ。2018年、最も時間をかけて丁寧に分解
東京大学ら、「ワイル磁性体」を初めて発見
東京大学物性研究所の黒田健太助教らによる研究グループは、反強磁性体マンガン化合物の内部で、「磁気ワイル粒子」を世界で初めて発見した。 外部磁場による制御で磁気ワイル粒子を自在に操作 東京大学物性研究所の黒田健太助教や冨田崇弘研究員、近藤猛准教授、中辻知教授を中心とする研究グループは2017年9月、理化学研究所創発物性科学研究センターの有田亮太郎チームリーダーらの協力を得て、反強磁性体マンガン化合物（Mn3Sn）内部で、「磁気ワイル粒子」を世界で初めて発見したと発表した。これにより、Mn3Snがワイル粒子と磁性を併せ持つ「ワイル磁性体」であることが初めて実証された。 ワイル粒子は質量がゼロの粒子である。2015年に固体の非磁性体物質であるヒ素化タンタル（TaAs）の中で、その存在が発見されたという。今回発見したワイル粒子は、これまでとは発現機構が全く異なるもので、物質の磁性によって創出される
究極の大規模汎用量子コンピュータ実現法を発明
1つの量子テレポーテション回路を繰り返し利用 東京大学工学系研究科教授の古澤明氏と同助教の武田俊太郎氏は2017年9月22日、大規模な汎用量子コンピュータを実現する方法として、1つの量子テレポーテーション回路を無制限に繰り返し利用するループ構造の光回路を用いる方式を発明したと発表した。これまで量子コンピュータの大規模化には多くの技術課題があったが、発明した方式は、量子計算の基本単位である量子テレポーテーション回路を1つしか使用しない最小規模の回路構成であり、「究極の大規模量子コンピュータ実現法」（古澤氏）とする。 今回発明した光量子コンピュータ方式。一列に連なった多数の光パルスが1ブロックの量子テレポーテーション回路を何度もループする構造となっている。ループ内で光パルスを周回させておき、1個の量子テレポーテーション回路の機能を切り替えながら繰り返し用いることで計算が実行できる 出典：東京大
半導体レーザーのカオス現象で強化学習を高速化
情報通信研究機構（NICT）の成瀬誠主任研究員らによる研究グループは、半導体レーザーから生じるカオス現象を用い、「強化学習」を極めて高速に実現できることを実証した。 無線通信における周波数の割当てなどを瞬時に判断 情報通信研究機構（NICT）の成瀬誠主任研究員、埼玉大学大学院理工学研究科の内田淳史教授、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科の金成主特任准教授らによる研究グループは2017年8月22日、半導体レーザーから生じるカオス（レーザーカオス）を用い、「強化学習」を極めて高速に実現できることを実証したと発表した。 強化学習は、未知の環境で試行錯誤をしながら学習を行う方法である。画像認識などで注目される深層学習（ディープラーニング）と並び、人工知能（AI）を支える機械学習の1つ。応用例としては、多数のスロットマシンが並ぶカジノで、もうけを最大化する問題（多本腕バンディット問題）の解決など
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