　TDKは、「CEATEC 2024」（2024年10月15～18日、幕張メッセ）において、人の脳を模倣したニューロモルフィックデバイスを構成するメモリスタを独自のスピントロニクス技術で実現した「スピンメモリスタ」を披露した。ニューロモルフィックデバイスは現行の半導体技術と比べてAI（人工知能）モデルを処理する際の消費電力を100分の1に削減できる可能性がある。今回展示したのは、6素子分のスピンメモリスタを実装したDIPパッケージだが、2027年をめどにより多くの素子をチップ上に集積することを目指す。実用化の目標は2030年だ。

TDKのスピンメモリスタを実装したDIPパッケージ。「CEATEC AWARD 2024」のイノベーション部門を受賞した［クリックで拡大］

ニューロモルフィックデバイスとスピンメモリスタの説明パネル［クリックで拡大］出所：TDK

　脳の電気的な振る舞いではニューロンをつなぐシナプスが重要な役割を果たす。そして、脳を模倣したニューロモルフィックデバイスのシナプスに当たるのが、電荷に応じて伝導度や抵抗値が変化する電気素子のメモリスタだ。

ニューロモルフィックデバイスにおいて、脳のシナプスに相当するのがメモリスタだ［クリックで拡大］出所：TDK

　メモリスタの開発では、ReRAM（抵抗変化メモリ）やPCM（相変化メモリ）といった不揮発性メモリが用いられてきた。一方、スピンメモリスタは、TDKがHDDヘッドや磁気センサーの開発で積み重ねてきたスピントロニクス技術に基づいており、磁気抵抗効果を利用している。「従来の不揮発メモリと比べて応答性とデータ保持特性が優れており、メモリスタに最適だと考えている」（TDKの説明員）という。

　今回の展示では、6素子分のスピンメモリスタを集積するDIPパッケージを4つ組み合わせたシステムを用いた音声分離のデモンストレーションを披露した。オーケストラ演奏と講演を行う人の声、自然環境音を合成した音源を学習し、これら3つの音の内1つだけを分離するという内容だが、この合成比率を自在に変更しても、スピンメモリスタを用いたシステムでリアルタイムで学習することで正確に音声分離できることを示した。「スピンメモリスタは24素子しかないので、デモンストレーションにおけるAIモデル学習の全てはカバーできないが、一部を担うように設定している」（同説明員）。

音声分離のデモンストレーション（左）と6素子分のスピンメモリスタを集積するDIPパッケージを4つ組み合わせたシステム（右）［クリックで拡大］

　東北大学の協力により、スピンメモリスタの素子アレイを作り込んだ12インチウエハーも展示した。これは、一般的な半導体プロセスを用いて製造できることの証であり、今後の実用化に向けてはチップ上へのメモリスタの集積度を高めていくことが必要になる。なお、磁気抵抗効果を利用するスピンメモリスタの素子はMRAM（磁気抵抗メモリ）と互換性があるためファウンドリーなどでの量産が可能だ。

スピンメモリスタの素子アレイを作り込んだ12インチウエハー［クリックで拡大］出所：TDK

　TDKのスピンメモリスタは「CEATEC AWARD 2024」のイノベーション部門を受賞している。

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