[发明专利]半导体装置在审
| 申请号: | 201980039868.3 | 申请日: | 2019-05-31 |
| 公开(公告)号: | CN112368773A | 公开(公告)日: | 2021-02-12 |
| 发明(设计)人: | 山崎舜平;木村肇;宫口厚;及川欣聪 | 申请(专利权)人: | 株式会社半导体能源研究所 |
| 主分类号: | G11C11/54 | 分类号: | G11C11/54;G06N3/063;G11C11/405;G11C11/4074;H01L21/8242;H01L27/108;H01L29/786 |
| 代理公司: | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人: | 刘倜 |
| 地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 半导体 装置 | ||
本发明提供一种可以实现低功耗并模仿人脑进行储存数据的半导体装置。该半导体装置包括控制部、存储部及传感器部。存储部包括存储电路和切换电路。存储电路包括第一晶体管及电容器。切换电路包括第二晶体管及第三晶体管。第一晶体管及第二晶体管包括在沟道形成区域包含氧化物半导体的半导体层和背栅电极。控制部具有根据在传感器部得到的信号而切换供应到背栅电极的信号的功能。
技术领域
本发明的一个方式涉及一种半导体装置。特别是本发明的一个方式涉及一种能够模仿人脑中的信息记忆的半导体装置。
注意,在本说明书等中,半导体装置是指能够通过利用半导体特性而工作的所有装置。
背景技术
用于人工智能(AI:Artificial Intelligence)开发的诺依曼型计算机的计算机在计算速度方面胜过人类。
相对于此,人脑可以通过将片段的输入信息与记忆进行对比并补充而做出正确的判断。或者,具有通过根据大范围的领域的记忆进行联想或发挥创造性或预见性能够解决计算机难以解决的问题的能力。
近年来,随着计算机性能的提高,可以使用神经网络进行学习及推论等的大规模计算。另外,在机械学习的领域中,报告了通过使用深度学习(深层学习)的方法,计算机的识别精度得到了显著的提高(例如参照专利文献1)。即使在象棋、围棋等需要创造性或预见性的领域,计算机难以解决的问题也正在得到解决。
[先行技术文献]
[专利文献]
[专利文献1]美国专利申请公开第2016/0110642号说明书
发明内容
发明所要解决的技术问题
现有的人工智能装置的功能在电力效率方面远不及人脑。在CPU或GPU等硬件中,使用由Si晶体管构成的SRAM或DRAM等存储元件来储存数据并进行运算处理。由Si晶体管构成的存储元件随着精细化而导致泄漏电流增大,并且由于计算机的高性能化导致电路规模增大,功耗也变得更大。
此外,现有的人工智能装置的存储元件所包括的储存信息的功能是单一的。例如,其中大多数为SRAM、DRAM等存储元件写入/读出0或1等信息。相对于此,人脑的信息记忆具有多样性,例如长期记忆或短期记忆等的信息保存方法,以及大脑新皮质中的记忆或海马体中的记忆等的信息保存位置的移动。
本发明的一个方式的目的之一是提供一种具有新颖结构的半导体装置。另外,本发明的一个方式的目的之一是提供一种能够以低功耗工作的半导体装置。此外,本发明的一个方式的目的之一是提供一种能够模仿人脑中的信息记忆的半导体装置。
注意,这些目的的记载不妨碍其他目的的存在。另外,本发明的一个方式并不需要实现所有上述目的。此外,上述以外的目的从说明书、附图、权利要求书等的记载中自然得知,可以从说明书、附图、权利要求书等的记载提炼上述以外的目的。
解决技术问题的手段
本发明的一个方式是一种包括控制部、存储部以及传感器部的半导体装置。存储部包括存储电路和切换电路,存储电路包括第一晶体管及电容器,切换电路包括第二晶体管及第三晶体管,第一晶体管及第二晶体管包括在沟道形成区域中包含氧化物半导体的半导体层,控制部具有根据在传感器部得到的信号而切换供应到第一晶体管及第二晶体管的信号的功能。
本发明的一个方式是一种包括控制部、存储部以及传感器部的半导体装置。存储部包括存储电路和切换电路,存储电路包括第一晶体管及电容器,切换电路包括第二晶体管及第三晶体管,第一晶体管及第二晶体管包括在沟道形成区域中包含氧化物半导体的半导体层和背栅电极,控制部具有根据在传感器部得到的信号而切换供应到背栅电极的信号的功能。
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