1300°F（700°C）に耐える新チップ、AIを永久に変える可能性

2026年3月26日付の『Science』誌に掲載された研究で、南カリフォルニア大学（USC）の研究者らは、700°C（約1300°F）という高温でも安定して動作する新しいメモリスタを開発したと発表しました。この温度は溶岩の熱を超え、現在の電子機器の限界をはるかに上回ります。研究チームによれば、700°Cは実験装置でテスト可能な最高温度であり、デバイス自体は故障の兆候を示さなかったとのことです。

このメモリスタはナノスケールの部品で、データ保存と計算実行の両方が可能です。構造は微細なサンドイッチのようになっており、上部電極にタングステン、中間に酸化ハフニウムのセラミック層、下部にグラフェンを使用しています。タングステンは全元素中で最も融点が高く、グラフェンは卓越した強度と耐熱性で知られています。この組み合わせにより、700°Cで50時間以上リフレッシュなしでデータを保持し、10億回以上のスイッチングサイクルに耐え、1.5ボルトでナノ秒単位の速度で動作するという驚異的な性能を実現しました。

興味深いことに、このブレークスルーは偶然の産物です。研究チームは当初、別のグラフェンベースのデバイスを開発しようとしていましたが、うまくいきませんでした。その過程で、彼らは予期せぬ現象に遭遇しました。さらなる調査により、そのメカニズムが明らかになりました。従来の電子機器では、高温により上部電極の金属原子がセラミック層を通ってゆっくりと移動し、最終的に下部電極に到達して恒久的な接続を形成し、短絡を引き起こします。しかし、グラフェンはこの故障を防ぎます。タングステン原子がグラフェン表面に近づいても付着できず、まるで油と水のように反発します。安定した導電性ブリッジを形成できないため、短絡が防止され、極度の高温でもデバイスの機能が維持されます。

この発見の影響は広範囲に及びます。500°C以上の温度に耐えられる電子機器は、長い間宇宙探査の目標でした。例えば、金星の表面温度は約500°Cで、これまでに送られた着陸船はすべて高温のために故障しています。新しいメモリスタは700°Cで動作し、その要件をはるかに上回ります。さらに、地熱エネルギーシステム、核融合施設、自動車用電子機器なども恩恵を受けるでしょう。

人工知能にとって、メモリスタは大きな利点をもたらします。多くのAIシステムは行列乗算に依存しており、従来のコンピュータはこれらの計算を段階的に実行するため、大量のエネルギーを消費します。メモリスタはオームの法則（電圧×コンダクタンス＝電流）を利用し、電流が流れる際に直接計算を実行するため、結果が瞬時に得られます。研究リーダーのJoshua Yang氏によると、ChatGPTなどのAIシステムにおける計算の92％以上は行列乗算であり、このデバイスは従来の方法よりも数桁高速で、消費電力も低くなります。Yang氏と3人の共著者はすでにTetraMem社を共同設立し、室温でのメモリスタAIチップの商業化を進めています。高温版は、従来の電子機器が動作できない環境にもAI機能を拡張することができます。

有望ではありますが、Yang氏は実用化にはまだ時間がかかると強調します。メモリは完全なコンピューティングシステムの一部に過ぎず、高温ロジック回路の開発と統合が必要です。さらに、現在のデバイスは実験室で手作業で作られたものであり、大規模生産には時間がかかります。ただし、使用材料のタングステンと酸化ハフニウムは半導体製造ですでに広く使われており、グラフェンもTSMCやサムスンなどの大手企業によって開発が進められ、研究環境ではウェハースケールでの生産が実現されています。Yang氏は「これは第一歩です。まだ長い道のりがありますが、論理的には、今やそれが可能になりました。欠けていた部品が作られたのです」と述べています。

この研究は、USCが主導する複数大学の優秀センターであるCONCRETEセンター（過酷環境下でのニューロモルフィックコンピューティングセンター）を通じて実施され、空軍科学研究局と空軍研究所の支援を受けました。主要な実験作業はオハイオ州デイトンのAFRL材料研究所で行われ、理論解析にはUSCの研究者と日本の熊本大学の協力者が参加しました。論文は『Science』誌に掲載され、より広大なフロンティアへの突破口を示しています。Yang氏は「宇宙探査がこれほど現実的で、身近で、大規模になったことはありません。この論文は、より大きく、よりエキサイティングなフロンティアへの重要な飛躍を表しています」と語っています。