先端技術トピックス

深層学習を用いた事前学習済みの言語AIを用いて、追加学習を一切行わずに文書検索を行う技術を開発しました。この技術は、深層学習ベースの文書検索器が苦手とする、質問中の固有表現を主要な手掛かりとする文書検索において、最先端の文書検索器に近い検索精度を達成することが分かりました。

ナノインプリントリソグラフィ（NIL）を用い、その特徴の一つである3Dパターニングの検討を行いました。レジスト材、テンプレート構造、NIL条件、エッチング条件をそれぞれ最適化することで、L/S=4X/4Xnmのサイズの3Dデュアルダマシン構造の形成に成功しました。

エレクトロニクス技術における世界的な研究機関imecと共同で、次世代高密度メモリセルアレイの構成要素である選択素子の信頼性を検討しました。繰り返し動作に伴い生じる閾値変動をもたらすメカニズムを高精度な電気特性評価技術とモデリング技術を融合させて明らかにしました。この成果は国際学会IEDM2022で発表されました。

メモリデバイスの高積層化に伴い、アスペクト比の高い構造を高速にエッチングする技術が欠かせません。主要な役割を担うイオンが引き起こす表面反応をモデル化し、高速エッチングに適したイオン分子組成を予測するシミュレーション技術を開発しました。

大容量ストレージを活用した記憶検索型AIによる画像分類技術を開発しました。破滅的忘却を避けながら知識の拡張が可能となります。記憶型検索による分類では、分類に使用した参照画像を保持することによりAIの説明可能性の改善も可能となりました。

Mueller-Müller CDRに用いられるコンパレーターの動作モードをCDRの動作状態に応じてNRZモードとPAM4モードを使い分けることでPAM4信号受信時に発生する誤ロック位置を回避する技術を開発し、その効果を確認しました。

3次元LSIではポリシリコンにトランジスタを形成します。トランジスタの高性能化には欠陥のないポリシリコンを形成することが重要です。その形成プロセスを確立するために、従来の電子顕微鏡技術を改良し原子スケールかつリアルタイムの結晶粒の成長過程を観察しました。

半円型セルの読出動作及び導電体電荷蓄積層（FG）形状の最適化により、多値動作に重要な広い書込／消去ウィンドウ、小さいしきい値電圧（Vth）分布幅、良好なデータ保持特性を実現しました。

電磁波シールドパッケージにおいて、モールド樹脂とスパッタ法による銅との密着メカニズムを検討しました。その結果、モールド樹脂から露出するシリカフィラー量が銅との密着に影響することが明らかになりました。

3次元フラッシュメモリの高電圧回路微細配線に銅配線を用いるために、高信頼性銅配線技術が求められています。銅配線リセス構造を開発し、銅配線間絶縁信頼性が向上することを示すことができました。

メモリセルの特性を向上できるシリコンプロセス技術と77Kの極低温動作とを組み合わせることにより、世界で初めて3次元フラッシュメモリの1セルあたり7ビット動作の実証に成功しました。

UVナノインプリントリソグラフィのプロセスマージンを向上させるために、NILアライメントマーク設計ルールとウェハートポグラフィーに応じたパターンカバレッジルールという2つの設計制約を提案導入した。

これまで課題であったUVナノインプリントリソグラフィにおける下層レイヤーとの合わせ精度を、合わせマーク別づくり法により解消した。これにより、光リソグラフィでは不可能なハーフピッチ14nmの1回での低コストパターニングの実用化が可能となった。

3Dメモリ製造では極小の径と極めて深い穴（高アスペクト比）の加工を行う。この制御には非破壊、高精度な測定法が必要となる。我々はT-SAXS(透過型X線小角散乱法)の測定能力をシミュレーションにより解析した。将来の3次元メモリ形状測定で必要となる0.1um径、深さ30umの構造について、精度<1%ので測定可能であることを確認した。

次世代BiCS FLASH™の開発においては、プロセスメカニズムの解明が重要になります。ここでは、メモリセルのデザインを決めるメモリホールエッチングについて、形状制御に関する取り組みをご紹介致します。

次世代メモリの有力候補である、HfO₂-FeFETでは、書込みと消去を繰り返すと“０”と“１”の差が減少してしまう問題があります。これまで不明な点が多かったこのサイクル劣化の描像を、高速電荷中心解析により、明らかにしました。これにより、HfO₂-FeFETメモリの実用化が進展することが期待できます。この成果は国際学会IEDM2021で発表されました。

デバイス製造過程の欠陥データと設計データのデジタライゼーションにより製品完成時の電気テスト合否予測精度が大幅に向上しました。
この技術はデバイス開発のスピードアップや生産性改善に寄与しています。

近年では量子コンピューターの発展などを背景にコンピューターシステムの極低温動作などが求められ、そして低温による半導体素子の特性改善などが報告されています。そこで今回我々は3次元フラッシュメモリ（BiCS FLASH™）の極低温動作を調査し、ストレージ性能の向上を世界で初めて報告しました。

我々は高速なフラッシュメモリ(XL-FLASH™)を用いるとともに新しいアクセス方式を開発し、全てのデータをDRAMに収めるのと同等の速度を達成しました。これにより、超大容量で高速なグラフ処理をDRAMより低コストのフラッシュメモリで実現可能となります。

弊社はこれまでにニューラルネットワークの各層に数十～数千あるフィルタと呼ばれるブロックごとに、別々の重みビット数を割り当てる量子化アルゴリズムおよびその専用のハードウェア構成を開発してきました。これらの技術を活用することで、認識精度を維持したまま推論時間を短縮することが可能になります。

添加フッ素量を最適化したIGZO:Fを用いる事で、フォーミングガス熱処理耐性と高オン電流が両立した酸化物半導体FETを実現できることを示しました。これらの成果は、シリコンFETでは成しえない大容量・低遅延・超低消費電力なメモリ製品を実現する基盤技術の一つとなります。

低消費電力で集積度の高いAI（人工知能）向けインメモリコンピューティングの実現に向け、強誘電膜としてHfO₂を用いた強誘電メモリが近年注目を集めています。

BiCS FLASH™はワード線の積層数を増やすことによって記録密度を向上させ、コストを下げることができます。高積層化してもメモリの読出し速度を維持するための一つの方法として、サイリスタ構造が提案されています。

今回我々はDRAMと比較して、低ビットコスト(コスト当たりの容量が大きい)・大容量であるXL-FLASH™を用いてDRAMの代替を狙った実証をデータベースをモチーフに行いました。これらの評価のためXL-FLASH™デモドライブを作製し、実サーバーを用いた評価により、DRAMを用いたデータベースとXL-FLASH™を用いたデータベースが、リードアクセスが主体の状況において同等の性能を出していることを示しました

酸化物半導体トランジスタの課題の一つは、熱安定性の向上です。現在主流の酸化物半導体であるInGaZnO（IGZO）を用いるとメモリ素子製造過程で必要な高温熱処理によってトランジスタが正常に動作しなくなります。この課題に対し、私達は熱安定性の高い新規酸化物半導体材料としてInAlZnO（IAZO）を新たに提案しました。

今回、ACMチューリング賞受賞者のJim Gray氏が創設したソートベンチマークコンテストの中のJouleSortと呼ばれる、データソートで消費した電力量を競うカテゴリにおいて、我々が開発したデータソートアルゴリズムKioxiaSortを用いた記録が2019年11月27日にワールドレコードに認定されました。

従来、ネットワークに接続されるストレージは、複数のSSDを持つストレージサーバーによって提供されていました。しかしながらストレージサーバーの処理能力やネットワーク帯域の制限がボトルネックとなり、NVMe SSDの持つ高速性や低遅延性を十分に活かせないのが現状です。そこで当社はこの問題を解決するために、直接ネットワークへ接続することで高速かつ低遅延なアクセスが可能となるSSDの開発を進めています(Ethernet SSD)。

半導体の回路パターンを形成する光リソグラフィプロセスは回路パターンの微細化が進み、ハーフピッチ30nm以下のパターン形成と製造コストの低減に対応するため、ナノインプリント(以下NIL)技術を開発しています。

NAND型フラッシュメモリおよびBiCS FLASH™(以下NANDと呼ぶ)を使った大容量ストレージを実現するためには、コントローラに多くのNANDを接続する必要があります。我々は、ブリッジチップをデイジーチェーン接続することにより、少ない高速信号線で多数のNANDを接続し、高速に動作させる手法を考案しました。

我々はMILC（Metal-induced Lateral Crystallization）技術をSiチャネルの結晶化に適用することで、縦型のメモリホールにおいて、ニッケルシリサイドを介して非晶質シリコンからの単結晶形成を実現することができました。また、この技術を搭載した3次元フラッシュメモリセル素子で、ポリシリコンをチャネルに用いた従来素子と比べて、優れた電気特性を示しつつ、ばらつきも小さくなることを実証しました。

テラビット級の超大容量二端子メモリを実現するためには、メモリ素子の動作電流低減が課題です。キオクシアでは、マイクロアンペア以下の低電流動作が期待される新たな二端子メモリ「銀イオンメモリ」に注目し、開発を進めています。

円型セルのゲート電極を分断して半円型にすることでセルサイズを縮小し、より少ないセル積層数で高いビット密度を実現するセル構造 を開発しました。

当社が開発した3次元フラッシュメモリBiCS FLASH™は、データを保存するメモリセルを作る際、板状の電極を連続で積層し、最上層から最下層まで⼀括で⽳をあけ、製造工程(プロセス)数を減らしています。この製造プロセスの中で⾮常に重要になるのが、⼀定の⽳径でより深い⽳（メモリホール）を形成するプラズマエッチング(RIE: Reactive Ion Etching)の技術です。

多くのデータをより小さい形で保存したい、という需要を実現するには、記憶密度を⾼めたフラッシュメモリの開発が重要です。2次元のNAND型フラッシュメモリの場合、微細化技術を中⼼に、15nmのメモリセルを開発し、その実現に寄与してきました。しかしながら技術的な限界を迎え、3次元に⾼密度(多層)化したのがBiCS FLASH™です。

半導体デバイスの製造工程では微細な異常を高精度に検出することが求められます。私たちは従来の画像処理技術だけではなく、機械学習を活用した新しい検査技術の開発に取り組んでいます。

ディープラーニング用のAIプロセッサを開発し半導体回路の国際学会A-SSCC2018で発表しました。

当社のフラッシュメモリ生産では、高い品質を維持するために、1日20億件以上のデータを製造装置や搬送システムからリアルタイムに収集しています。その膨大なデータを用いて、複雑な要因分析を素早く実現しています。

最先端の半導体プロセスを応用して、ナノ材料のサイズと同程度の隙間があるナノギャップを制御性良く一括形成し、ギャップ作成後にナノ材料を挿入することでナノ材料の電気特性を評価する手法を確立しました。

HMBはホストメモリ(DRAM)の一部をSSDが使えるようにする技術です。DRAMを搭載しないSSDでも、DRAMを搭載したSSDと同等の性能が得られます。実現にはホストドライバとSSDの連携が必要なので、初期化・接続手順(プロトコル)などを考案し、大手CPUベンダや大手OSベンダと協力、PCIe^®SSDインターフェース標準規格であるNVMe™1.2^*1 への組み込みにも成功しました。
*1　SSD向けに開発された通信インターフェース/プロトコル

三次元微細構造は、多様な薄膜が三次元的に複雑に積層した構造ですが、各薄膜及び界面の微細構造、元素組成分布等を正確に把握することは高性能かつ高信頼性デバイスを実現する上で重要です。そのためには、デバイス構造中のナノメートルレベルの三次元微細構造を計測可能な分析解析技術が不可欠です。我々はこの課題克服に向け、様々な先端分析技術の研究開発を推進しています。

ファイルメモリの更なる大容量化・高集積化を実現するための新しいセル構造の提案や、新たな市場の創生も視野に入れた、各種の高速不揮発性メモリの技術開発などを行っています。

先端メモリ開発では、新たな材料や複雑な3次元デバイス構造の開発が必要とされており、開発を見通し良く、効率的に進展させるため、TCAD(Technology CAD)技術の活用が鍵となっています。

工程数増加や装置コストの増大により、半導体プロセスコストの増大が避けられません。この課題を克服する技術として、低コストで微細パターンの形成を可能にするナノインプリント技術に着目して開発を進めています。