JP2019023853A - ニューラルネットワーク、蓄電システム、車両、及び電子機器 - Google Patents

ニューラルネットワーク、蓄電システム、車両、及び電子機器 Download PDF

Info

Publication number
JP2019023853A
JP2019023853A JP2018086225A JP2018086225A JP2019023853A JP 2019023853 A JP2019023853 A JP 2019023853A JP 2018086225 A JP2018086225 A JP 2018086225A JP 2018086225 A JP2018086225 A JP 2018086225A JP 2019023853 A JP2019023853 A JP 2019023853A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
storage battery
insulator
transistor
layer
conductor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2018086225A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7064940B2 (ja
JP2019023853A5 (ja
Inventor
和貴 栗城
Kazuki Kuriki
和貴 栗城
亮太 田島
Ryota Tajima
亮太 田島
耕平 豊高
Kohei Toyotaka
耕平 豊高
英明 宍戸
Hideaki Shishido
英明 宍戸
敏行 伊佐
Toshiyuki Isa
敏行 伊佐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
Original Assignee
Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd filed Critical Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
Publication of JP2019023853A publication Critical patent/JP2019023853A/ja
Publication of JP2019023853A5 publication Critical patent/JP2019023853A5/ja
Priority to JP2022071422A priority Critical patent/JP2022109974A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7064940B2 publication Critical patent/JP7064940B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H01M10/482—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte for several batteries or cells simultaneously or sequentially
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/06—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
    • G06N3/063—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons using electronic means
    • G06N3/065—Analogue means
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/44—Methods for charging or discharging
    • H01M10/441—Methods for charging or discharging for several batteries or cells simultaneously or sequentially
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H01M10/486—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte for measuring temperature
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0013—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries acting upon several batteries simultaneously or sequentially
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0013—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries acting upon several batteries simultaneously or sequentially
    • H02J7/0014—Circuits for equalisation of charge between batteries
    • H02J7/0019—Circuits for equalisation of charge between batteries using switched or multiplexed charge circuits
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
    • H02J7/0048—Detection of remaining charge capacity or state of charge [SOC]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/007—Regulation of charging or discharging current or voltage
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/007—Regulation of charging or discharging current or voltage
    • H02J7/00712—Regulation of charging or discharging current or voltage the cycle being controlled or terminated in response to electric parameters
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Thin Film Transistor (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)
  • Metal-Oxide And Bipolar Metal-Oxide Semiconductor Integrated Circuits (AREA)
  • Semiconductor Memories (AREA)

Abstract

【課題】優れた特性を有する蓄電システムを提供する。安全性の高い蓄電システムを提供する。劣化の小さい蓄電システムを提供する。優れた特性を有する蓄電池を提供する。
【解決手段】ニューラルネットワークと、蓄電池と、を有し、ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、入力層と出力層との間に配置される一または複数の層数の隠れ層と、を有し、所定の隠れ層は、前層の隠れ層または入力層に対して所定の重み係数で結合され、かつ次層の隠れ層または出力層に対して所定の重み係数で結合され、蓄電池において、蓄電池の電圧と、電圧が取得された時刻と、が組データとして測定され、入力層には、時刻を変えて複数測定された組データが与えられ、出力層から出力される信号に応じて、蓄電池の動作条件が変更される蓄電システム。
【選択図】図１

Description

本発明の一形態は、蓄電池、及びそれを用いた蓄電システムに関する。また、本発明の一態様は、蓄電池を用いた車両に関する。また、本発明の一態様は、蓄電池を用いた電子機器に関する。
また、本発明の一形態は半導体装置に関する。
また、本発明の一態様は、ニューラルネットワーク、及びそれを用いた蓄電システムに関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた車両に関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた電子機器に関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた制御システムに関する。
なお、本明細書等において半導体装置とは、半導体特性を利用することで機能しうる装置全般を指す。表示装置、発光装置、記憶装置、電気光学装置、蓄電装置、半導体回路及び電子機器は、半導体装置を有する場合がある。
なお、本発明の一形態は上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の技術分野は、物、方法、または、製造方法に関するものである。または、本発明の一形態は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、または、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関するものである。
近年、人工ニューラルネットワーク（以下、ニューラルネットワークと呼ぶ）などの機械学習技術の開発が盛んに行われている。
特許文献１には、蓄電池の残存容量の演算に、ニューラルネットワークを用いる一例が示されている。
また、近年、チャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタ（Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒトランジスタ、以下、ＯＳトランジスタと呼ぶ）が注目されている。ＯＳトランジスタはオフ電流が極めて小さい。そのことを利用して、ＯＳトランジスタを用いたアプリケーションが提案されている。例えば、特許文献２では、ニューラルネットワークの学習に、ＯＳトランジスタを用いた例が開示されている。
米国特許公開第２００６／０１８１２４５号公報 特開２０１６−２１９０１１号公報
本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電システムを提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、安全性の高い蓄電システムを提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、劣化の小さい蓄電システムを提供することを課題の一とする。
または、本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電池を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、安全性の高い蓄電池を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、劣化の小さい蓄電池を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された電子機器を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された車両を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、新規な半導体装置を提供することを課題の一とする。
なお、複数の課題の記載は、互いの課題の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一形態は、これらの課題の全て解決する必要はない。また、列記した以外の課題が、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、これらの課題も、本発明の一形態の課題となり得る。
本発明の一態様は、ニューラルネットワークと、蓄電池と、を有し、ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、入力層と出力層との間に配置される一または複数の層数の隠れ層と、を有し、所定の隠れ層は、前層の隠れ層または入力層に対して所定の重み係数で結合され、かつ次層の隠れ層または出力層に対して所定の重み係数で結合され、蓄電池において、蓄電池の電圧と、電圧が取得された時刻と、が組データとして測定され、入力層には、時刻を変えて複数測定された組データが与えられ、出力層から出力される信号に応じて、蓄電池の動作条件が変更される蓄電システムである。
上記構成において、蓄電池において測定される組データは、蓄電池の充電を行う期間において測定され、出力層から第１の信号が出力される場合には、蓄電池の動作が停止されることが好ましい。また、上記構成において、蓄電池において測定される組データは、蓄電池の充電を行なう期間において測定され、出力層から第１の信号が出力される場合には、蓄電池の充電が停止され、出力層から第２の信号が出力される場合には、充電が続けられることが好ましい。
または、本発明の一態様は、ニューラルネットワークと、ｎ個の蓄電池（ｎは２以上の整数）と、を有し、ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、入力層と出力層との間に配置される一または複数の層数の隠れ層と、を有し、所定の隠れ層は、前層の隠れ層または入力層に対して所定の重み係数で結合され、かつ次層の隠れ層または出力層に対して所定の重み係数で結合され、ｎ個の蓄電池のうち、第１乃至第（ｎ−１）の蓄電池は電気的に直列に接続され、入力層には、第１乃至第（ｎ−１）の蓄電池のそれぞれにおいて測定された組データが与えられ、組データとしては、第１乃至第（ｎ−１）の蓄電池のそれぞれにおいて、電圧と、電圧が取得された時刻と、が測定され、出力層から出力される信号に応じて、第１の蓄電池は蓄電池の動作が停止され、第ｎの蓄電池は第１の蓄電池に置き換えて、第２乃至第（ｎ−１）の蓄電池と電気的に直列に接続される蓄電システムである。
上記構成において、ニューラルネットワークは、第１の回路を有し、第１の回路は、積和演算を行う機能を有し、第１の回路は、第１のトランジスタと、容量と、第２のトランジスタと、を有し、第１のトランジスタのソース及びドレインの一方は、容量の一方の電極、及び、第２のトランジスタのゲートと電気的に接続され、第１のトランジスタのチャネル形成領域は金属酸化物を有し、金属酸化物はインジウムと、元素Ｍと、を有し、元素Ｍは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステンより選ばれる一以上であり、第１のトランジスタのソース及びドレインの一方には、アナログデータに応じた電位が保持されることが好ましい。
また、上記構成において、第２のトランジスタのチャネル形成領域はシリコンを有することが好ましい。あるいは、上記構成において、第２のトランジスタのチャネル形成領域は第２の金属酸化物を有し、第２の金属酸化物はインジウムと、元素Ｍと、を有し、元素Ｍは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステンより選ばれる一以上であることが好ましい。
または、本発明の一態様は、蓄電池と、第１の回路と、を有し、蓄電池の電圧と、電圧が取得された時刻と、が組データとして測定され、蓄電池において測定される組データは、蓄電池の充電を行う期間において測定され、時刻を変えて複数測定された組データが第１の回路に入力され、第１の回路は、組データに応じて蓄電池の動作条件を変更する蓄電システムである。
または、本発明の一態様は、上記のいずれかに記載の蓄電システムを有する車両である。
または、本発明の一態様は、上記のいずれかに記載の蓄電システムを有する電子機器である。
または、本発明の一態様は、入力層と、出力層と、入力層と出力層との間に配置される一または複数の層数の隠れ層と、を有し、所定の隠れ層は、前層の隠れ層または入力層に対して所定の重み係数で結合され、かつ次層の隠れ層または出力層に対して所定の重み係数で結合され、第１の値と、第１の値が取得された時刻と、が組データとして測定され、入力層には、時刻を変えて複数測定された組データが与えられ、出力層から入力層に与えられる組データに応じた第２の値が出力され、第１の回路を有し、第１の回路は、積和演算を行う機能を有し、第１の回路は、第１のトランジスタと、容量と、第２のトランジスタと、を有し、第１のトランジスタのソース及びドレインの一方は、容量の一方の電極、及び、第２のトランジスタのゲートと電気的に接続され、第１のトランジスタのチャネル形成領域は金属酸化物を有し、金属酸化物はインジウムと、元素Ｍと、を有し、元素Ｍは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステンより選ばれる一以上であり、第１のトランジスタのソース及びドレインの一方には、アナログデータに応じた電位が保持されるニューラルネットワークである。
本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電システムを提供することができる。または、本発明の一態様により、安全性の高い蓄電システムを提供することができる。または、本発明の一態様により、劣化の小さい蓄電システムを提供することができる。
または、本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電池を提供することができる。また、本発明の一態様により、安全性の高い蓄電池を提供することができる。また、本発明の一態様により、劣化の小さい蓄電池を提供することができる。また、本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された電子機器を提供することができる。また、本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された車両を提供するができる。また、本発明の一態様により、新規な半導体装置を提供することができる。
なお、これらの効果の記載は、他の効果の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一形態は、これらの効果の全てを有する必要はない。なお、これら以外の効果は、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、明細書、図面、請求項などの記載から、これら以外の効果を抽出することが可能である。
蓄電システムの一例。 保護回路の一例。 蓄電池の充電カーブの一例。 蓄電池の充電カーブの一例。 （Ａ）蓄電池の充電カーブの一例。（Ｂ）蓄電池の充電カーブの一例。（Ｃ）蓄電池の充電カーブ及び放電カーブの一例。（Ｄ）蓄電池の充電カーブ及び放電カーブの一例。 蓄電池の充電カーブ及び放電カーブの一例。 蓄電システムの動作を示すフロー図。 蓄電システムの動作を示すフロー図。 ニューラルネットワークの構成例を示す図。 ニューラルネットワークの構成例を示す図。 ニューラルネットワークの構成例を示す図。 積和演算回路の構成例を示すブロック図。 回路の構成例を示す回路図。 積和演算回路の動作例を示すタイミングチャート。 蓄電池及び回路の構成例を示す図。 蓄電池及び回路の構成例を示す図。 二次電池の一例を示す斜視図。 二次電池の一例を示す断面図および斜視図。 車両の一例。 車両の一例。 電子機器の一例。 蓄電システムの適用例。 電子機器の一例。 半導体装置の構成例を示す断面図。 半導体装置の構成例を示す断面図。 トランジスタの構成例を示す上面図および断面図。 トランジスタの構成例を示す断面図。 トランジスタの構成例を示す上面図および断面図。 ＬＳＴＭのネットワークモデル及び充電カーブの一例を示す図。 システムのブロック図及び試作機の外観を示す写真図。 試作機の外観を示す写真図。 アルゴリズム全体を示す図。 アルゴリズムを示す図。 アルゴリズムを示す図。 アルゴリズムを示す図。 ＬＳＴＭのアルゴリズムを示す図。
以下、実施の形態について図面を参照しながら説明する。但し、実施の形態は多くの異なる形態で実施することが可能であり、趣旨及びその範囲から逸脱することなくその形態及び詳細を様々に変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。従って、本発明は、以下の実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
また、図面において、大きさ、層の厚さ、または領域は、明瞭化のために誇張されている場合がある。よって、必ずしもそのスケールに限定されない。なお図面は、理想的な例を模式的に示したものであり、図面に示す形状または値などに限定されない。
また、本明細書は、以下の実施の形態を適宜組み合わせることが可能である。また、１つの実施の形態の中に、複数の構成例が示される場合は、構成例を適宜組み合わせることが可能である。
なお、本明細書においてニューラルネットワークとは、生物の神経回路網を模し、学習によってニューロンどうしの結合強度を決定し、問題解決能力を持たせるモデル全般を指す。ニューラルネットワークは入力層、中間層（隠れ層ともいう）、出力層を有する。
また、本明細書において、ニューラルネットワークについて述べる際に、既にある情報からニューロンとニューロンの結合強度（重み係数とも言う）を決定することを「学習」と呼ぶ場合がある。
また、本明細書において、学習によって得られた結合強度を用いてニューラルネットワークを構成し、そこから新たな結論を導くことを「推論」と呼ぶ場合がある。
本発明の一態様のニューラルネットワークを用いたシステムは、たとえばチャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタを用いた回路で実現することができる。
また、本発明の一態様のニューラルネットワークを用いたシステムは、ソフトウェアおよびハードウェアにより構成することもできる。このときハードウェアのうちメモリにはチャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタが搭載されているものを用いてもよいし、他の公知のものを用いてもよい。ソフトウェアのオペレーティングシステムには、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ｍａｃＯＳ（登録商標）等の各種オペレーティングシステムを用いることができる。ソフトウェアのアプリケーションは、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）、Ｇｏ、Ｐｅｒｌ、Ｒｕｂｙ、Ｐｒｅｌｏｇ、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ（登録商標）、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｓｗｉｆｔ、Ｊａｖａ（登録商標）、．ＮＥＴなどの各種プログラミング言語で記述できる。また、アプリケーションをＣｈａｉｎｅｒ（登録商標）（Ｐｙｔｈｏｎで利用できる）、Ｃａｆｆｅ（ＰｙｔｈｏｎおよびＣ＋＋で利用できる）、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（Ｃ、Ｃ＋＋、およびＰｙｔｈｏｎで利用できる）等のフレームワークを使用して作成してもよい。
本明細書で以下に説明される実施形態は、種々のコンピュータハードウェア、若しくはソフトウェアを含む、専用コンピュータまたは汎用コンピュータの使用を含む。また、本明細書で以下に説明される実施形態は、コンピュータが読み取り可能な記録媒体が実装されている。また、記録媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または光ディスク、磁気ディスク、またはコンピュータによってアクセスされうる任意の他のストレージ媒体を含んでもよい。また、本明細書で以下に説明される実施形態に一例として示されているアルゴリズム、構成要素、フロー、プログラムなどはソフトウェアによって実行される、或いはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせによる実行が可能である。
（実施の形態１）
本実施の形態では、蓄電池のパラメータをニューラルネットワークへ入力し、蓄電池の状態の解析を行う一例について説明する。
本発明の一態様の蓄電池として例えば、二次電池を用いることが好ましい。二次電池として例えば、リチウムイオン電池等の電気化学反応を用いる二次電池、電気二重層キャパシタ、レドックスキャパシタ等の電気化学キャパシタ、空気電池、燃料電池等が挙げられる。
二次電池の正極材料として例えば、元素Ａ、元素Ｘ、及び酸素を有する材料を用いることができる。元素Ａは第１族の元素および第２族の元素から選ばれる一以上であることが好ましい。第１族の元素として例えば、リチウム、ナトリウム、カリウム等のアルカリ金属を用いることができる。また、第２族の元素として例えば、カルシウム、ベリリウム、マグネシウム等を用いることができる。元素Ｘとして例えば金属元素、シリコン及びリンから選ばれる一以上を用いることができる。また、元素Ｘはコバルト、ニッケル、マンガン、鉄、及びバナジウムから選ばれる一以上であることが好ましい。
蓄電池を安定に動作させることが、蓄電池が搭載される機器、例えば、車両、電子機器、等を安全に使用するために求められる。
蓄電池の内部において、充電及び放電の可逆な反応以外に例えば、蓄電池の安全性を低下させる現象が生じる場合がある。例えば、電解液の分解などの副反応、電極表面への金属析出、等があげられる。これらの現象は、蓄電池の容量を低下させるだけでなく、蓄電池の安全性を低下させる場合がある。
蓄電池の安全性を低下させる現象の一例をより詳細に以下に述べる。蓄電池において、正極と負極の短絡（ショートとも呼ぶ）が生じることにより、蓄電池の電解液が著しく分解してガスが発生する、あるいは、蓄電池の温度上昇が生じ、電極材料の分解反応が生じる、等の現象が生じる場合がある。このような現象は、蓄電池の安全性を低下させる場合がある。例えば、リチウムイオン電池において、負極にリチウム金属が析出し、短絡が生じる場合がある。
本発明の一態様の蓄電システムは、蓄電池の充電、及び放電の過程において、例えば、電圧、電流、等のパラメータの測定を行うことにより、蓄電池の状態を解析し、蓄電池の状態に応じて蓄電池の動作条件を決定する。より詳細には例えば、充電カーブ、あるいは放電カーブを解析する。ここで充電カーブとは例えば、充電過程において、時間に伴う電圧の推移、あるいは時間に伴う容量の推移を指す。また放電カーブとは例えば、放電過程において、時間に伴う電圧の推移、あるいは時間に伴う容量の推移を指す。
本発明の一態様の蓄電システムを用いることにより、例えば蓄電池の安全性を低下させる現象が検知、あるいは予見される場合に、蓄電池の動作条件を変更することにより、蓄電池の安全性を確保する。本発明の一態様の蓄電システムにより、蓄電池の劣化を抑制できる。よって、蓄電池の容量低下を抑制できる場合がある。また、本発明の一態様の蓄電システムにより、充放電サイクルに伴う容量低下を抑制できる場合がある。また、本発明の一態様の蓄電システムにより、蓄電池の温度上昇を抑制できる場合がある。よって、蓄電池の寿命をより長くすることができる場合がある。
使用者が身に着ける機器、あるいは使用者が操作する車両、等に蓄電池が搭載される場合に、蓄電池の安全性を高めることにより、使用者の安全を確保することができる。また、蓄電池の容量低下を抑制することにより、蓄電池が搭載される機器等において、蓄電池の交換間隔を長くすることができ、あるいは交換が不要になり、利便性が向上し、コストを抑えることができる。また、蓄電池の容量低下を抑制することにより、蓄電池が搭載される機器等において、使用時間を長くすることができる。例えば車両においては、航続距離を向上することができる。使用時間を長くすることにより、充電回数が減り、使用する電気量が減少するため、環境への負荷を小さくすることができる。
図１（Ａ）に、本発明の一態様の蓄電システム１３０の一例を示す。図１に示す蓄電システム１３０は、蓄電池１３５と、蓄電池１３５に電気的に接続される保護回路１３７と、保護回路１３７を介して蓄電池１３５と電気的に接続され、蓄電池１３５の動作を制御する制御回路１３１と、制御回路１３１と電気的に接続され、制御回路１３１を介して蓄電池１３５のパラメータが与えられるニューラルネットワークＮＮと、を有する。制御回路１３１は例えば保護回路１３７を介して蓄電池１３５の動作を制御する。ニューラルネットワークＮＮからの出力は制御回路１３１に与えられ、出力結果に応じて蓄電池１３５の動作条件が決定される。制御回路１３１はレジスタＲＳ及びクーロンカウンタＣＣ、及び回路ＢＣを有することが好ましい。回路ＢＣは例えば、蓄電池の動作を制御する機能を有する。
また、蓄電システム１３０は、図１（Ｂ）に示すように、蓄電池を複数有してもよい。図１（Ｂ）に示す蓄電システムは、ｋ個の蓄電池と、ｋ個の保護回路と、を有する。それぞれの蓄電池はそれぞれ、保護回路に接続される。ここで、第ｍの蓄電池が接続される保護回路を第ｍの保護回路とする。ここでｋは１以上の整数、ｍは１以上ｋ以下の整数である。ｋ個の保護回路はそれぞれ、制御回路１３１に接続される。なお図１（Ｂ）においては、蓄電池それぞれに保護回路が接続される例を示すが、例えば、蓄電システム１３０において、制御回路１３１が保護回路を有し、ｋ個の蓄電池がそれぞれ制御回路に電気的に接続され、制御回路１３１が有する保護回路により制御されてもよい。蓄電池１３５に関する記述は蓄電池１３５＿ｍに適用することができる。
保護回路１３７が有する端子Ｖ１及び端子Ｖ２は、制御回路１３１に電気的に接続される。図１に示す例においては、端子Ｖ１及び端子Ｖ２は、回路ＢＣに電気的に接続される。端子Ｖ１及び端子Ｖ２は、保護回路１３７を介して蓄電池１３５の両極に電気的に接続される。なお、蓄電池１３５の両極は保護回路１３７を介さずに制御回路１３１に電気的に接続されてもよい。
保護回路１３７は、端子Ｖ１及び端子Ｖ２以外の端子を有してもよい。図１に示す例においては、保護回路１３７は端子Ｂ１を有し、端子Ｂ１は制御回路１３１に電気的に接続される。例えば端子Ｂ１から、蓄電池１３５の各時刻における測定パラメータ、例えば、電流、電圧、温度、等のパラメータが出力されてもよい。
図２には、保護回路１３７の一例を示す。保護回路１３７は端子Ｖ１と、端子Ｖ２とを有する。端子Ｖ１は蓄電池１３５の正極に、端子Ｖ２は蓄電池１３５の負極に、それぞれ電気的に接続される。また保護回路１３７は、集積回路１４９と、トランジスタ１４７と、トランジスタ１４８と、を有する。トランジスタ１４７およびトランジスタ１４８は寄生ダイオードを有するＭＯＳＦＥＴであることが好ましく、トランジスタ１４７とトランジスタ１４８とは寄生ダイオードの向きが逆向きになるように接続される。また寄生ダイオードの代わりに、ダイオード素子を別途、電気的に接続してもよい。トランジスタ１４８は蓄電池１３５の負極と電気的に接続される。トランジスタ１４７およびトランジスタ１４８は、端子Ｖ２から蓄電池１３５を充電あるいは放電する経路上に設けられている。トランジスタ１４７は充電用のスイッチ、トランジスタ１４８は放電用のスイッチとして、それぞれ機能する。端子Ｖ１と端子Ｖ２との間に、充放電に用いる電圧範囲の外の電圧が与えられる場合、および充放電に用いる電流範囲を超える電流が与えられる場合、トランジスタ１４７またはトランジスタ１４８をＯＦＦ状態とし、蓄電池１３５を保護する。
保護回路１３７は、一方の電極が端子Ｖ１に電気的に接続される抵抗素子１４４、および一方の電極が端子Ｖ２に電気的に接続される抵抗素子１４５を有することが好ましい。抵抗素子１４４の他方の電極と、抵抗素子１４５の他方の電極は、集積回路１４９に電気的に接続される。
また保護回路１３７は、蓄電池１３５と並列に接続される容量素子１４６を有してもよい。
本発明の一態様のニューラルネットワークでは、入力パラメータとして、蓄電池に関する測定データを用いることが好ましい。例えば、蓄電池の電流と電圧の組を一定時間ごとに同時にサンプリングして読み込み、所定個数記憶し、入力パラメータとして用いることができる。あるいは入力パラメータとして例えば、時刻と、各時刻における蓄電池の電流と電圧の組のデータと、を用いることができる。ここで蓄電池の電圧は例えば、蓄電池の両極の電位差である。
また、入力パラメータとして、蓄電池の容量と電圧の組、を用いることができる。蓄電池の容量は例えば、蓄電池の電流と時間の積で求められる。クーロンカウンタＣＣを用いて蓄電池の容量を求めてもよい。
また入力パラメータとして、蓄電池のＳＯＣ（ｓｔａｔｅ ｏｆ ｃｈａｒｇｅ、残存容量率）を用いてもよい。蓄電池のＳＯＣは例えば、蓄電池の充電容量の絶対値から、放電容量の絶対値を差し引いた値を求め、満充電容量に対する比率として表される。あるいは蓄電池のＳＯＣを、蓄電池の電圧から推測して求めてもよい。
蓄電池の充電及び放電では一般的に、電流の大きさに依存して電圧が変化する。例えば、蓄電池の抵抗による電圧降下の値が電流の大きさにより変化する。よって、電流の大きさと電圧との関係から、蓄電池の抵抗を算出できる場合がある。このように算出される抵抗値を入力パラメータとして用いてもよい。
また入力パラメータとして、蓄電池の開路電圧（ＯＣＶ：ｏｐｅｎ ｃｉｒｃｕｉｔ ｖｏｌｔａｇｅ、開放電圧と呼ぶ場合がある）を用いてもよい。蓄電池の開路電圧とは例えば、蓄電池に電流を流さない状態における蓄電池の両極の電位差である。ここで蓄電池に電流を流さない状態とは例えば、蓄電池に負荷を与えない状態、及び蓄電池に充電回路が電気的に接続されない状態を指す。開路電圧と、蓄電池に顕著な電流が流れる状態における電圧と、を比較することにより例えば、蓄電池の抵抗を算出できる場合がある。
制御回路１３１に与えられた蓄電池１３５のパラメータは、レジスタＲＳに蓄積されることが好ましい。例えばレジスタＲＳには、蓄電池１３５＿１乃至蓄電池１３５＿ｋのパラメータが蓄積され、ニューラルネットワークＮＮにより順次、解析される。
あるいは、レジスタＲＳには蓄電池１３５の時間経過に伴うデータが蓄積され、時系列に伴うデータの比較、及び解析を行う場合がある。例えば、ある充電サイクル、あるいは放電サイクルにおける時系列に伴うデータについて、解析を行う場合がある。
あるいはレジスタＲＳに、蓄電池のｘ回目の充放電サイクル（ｘは１以上の整数）に対応する入力パラメータを保存し、蓄電池のｙ回目の充放電サイクル（ｙはｘよりも大きい整数）に対応する入力パラメータとの比較を行ってもよい。例えば、ｙ回目の充放電サイクルの電圧と、ｘ回目の充放電サイクルの電圧の差分を算出し、入力パラメータとして用いてもよい。
また、電流、電圧、容量、等のパラメータの時間微分を算出し、入力パラメータとして用いてもよい。
［学習］
本発明の一態様のニューラルネットワークは、蓄電池の動作条件を変更するか、否か、の判断を行うための学習を行うことが好ましい。蓄電池の動作条件の変更とは例えば、蓄電池の動作を停止することを指す。あるいは、蓄電池の充電、または放電の速度を変更することを指す。例えば蓄電池の充電、または放電の電流の大きさの上限を変更することを指す。あるいは、蓄電池の充電、または放電の電圧を変更することを指す。例えば蓄電池の充電、または放電の電圧の上限または下限を変更することを指す。
蓄電池の測定を行い、データから動作条件を変更することが好ましいと判断される蓄電池のグループ（グループＡ）と、変更が必要ないと判断される蓄電池のグループ（グループＢ）に分ける。グループ分けの基準は、測定結果の観測者が決定する。あるいは、蓄電池の測定パラメータの値に基づいてグループ分けを行ってもよい。蓄電池の測定パラメータとしては、前述した電流、電圧、容量、及びこれらのパラメータが測定された時刻が挙げられる。ここで時刻は、相対的な時刻でもよい。例えば、充電の開始時刻を基準とした時刻であってもよい。また蓄電池の測定パラメータとして例えば、蓄電池の温度、膨らみ（体積変化）、等が挙げられる。例えば、蓄電池の表面温度と、測定環境の温度との差がある数値を超える場合には、グループＡに入る、と判断する。
あるいは、蓄電池の動作条件を変更する際に、変更する条件の候補が２以上ある場合には、その条件の数に応じたグループ分け、例えば、３つ以上のグループに分けてもよい。
本発明の一態様の蓄電システムにおいて、ニューラルネットワークに入力されるパラメータは例えば、ある期間に蓄積された測定データである。例えば、各時間（時刻）における蓄電池の電圧と、該電圧が測定された時間を一組とし、複数の組のデータがニューラルネットワークに入力される。または、各時間（時刻）における蓄電池の電圧と、外部から充電される電流と、該電圧および電流が測定された時間を一組とし、複数の組のデータがニューラルネットワークに入力されてもよい。また本発明の一態様のニューラルネットワークにおいて、ある期間における蓄電池のパラメータの時間に伴う推移、例えば電圧の時間に伴う推移が解析されることが好ましい。
本発明の一態様の蓄電システムでは、時間と電圧、時間と電圧と電流、あるいは時間と容量、等、時間と一組になった測定データを、各時間において測定し、ニューラルネットワークに入力する。ここで、複数の組のデータは、区間毎に、データの時間に対する頻度（あるいは容量に対する頻度）が異なってもよい。例えば、図３（Ａ）において一点鎖線で囲まれる領域をそれぞれ区間Ａ、区間Ｂ、及び区間Ｃとする。区間Ａ及び区間Ｃ、すなわち充電初期と充電後期では、区間Ｂ、すなわち充電中期と比較して、容量に対する電圧の変化量が大きい。よって、区間Ａ及び区間Ｃにおいては、区間Ｂと比較して、より重点的に解析されることが好ましい。例えば、ニューラルネットワークに入力されるデータの、時間に対する頻度（あるいは容量に対する頻度）をより高めることが好ましい。
以下に、測定結果の観測者が蓄電池の充電測定の結果に基づき決定した基準に従って、グループ分けを行う場合の一例を説明する。以下の例においては充電測定を行うが、放電測定、あるいは充電及び放電の両方の測定、を行ってもよい。あるいは、充電、放電、のいずれも行っていない場合の蓄電池の測定結果を用いてもよい。
測定結果として、異なる蓄電池の充電データ、あるいは同一の蓄電池において、異なるサイクル数における充電データ、等を用いることができる。
図３（Ａ）乃至（Ｄ）は蓄電池の充電データの４つの測定結果を示す。横軸を容量（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、縦軸を電圧（Ｖｏｌｔａｇｅ）として、充電データを示す。
測定結果の観測者が決定した基準に従って、図３（Ａ）は蓄電池の動作条件の変更を行わないグループ、すなわちグループＢに分類され、図３（Ｂ）乃至（Ｄ）は蓄電池の動作条件の変更を行うことが好ましいグループ、すなわちグループＡに分類される。図３（Ｂ）乃至（Ｄ）において、破線で囲まれる領域が、観測者により異常データとして判断される。異常として判断される理由としては例えば、電流の変動が大きい、極大点と極小点を多数有する、極大と極小の周期が不規則、等が考えられるが、これらのデータをニューラルネットワークＮＮに入力し、学習を行うことにより、観測者が特徴をパラメータとして抽出せずとも、ニューラルネットワークにおける演算により、特徴量が抽出される。このとき、観測者が気づかない特徴が抽出される場合もある。すなわち、ニューラルネットワークを用いて蓄電池の動作の解析を行うことにより例えば、蓄電池の安全性を高めることができる場合がある。また、蓄電池の性能を向上できる場合がある。
なお、外部から充電される電流の変化に伴い、電圧が変化することは異常ではないため、そのような場合は蓄電池の動作条件の変更を行わないグループＢに分類されることが好ましい。一方、蓄電池の内部でショートが起きた場合は、外部制御している電流には変化が表れづらいが、電圧は低下する。この場合は異常が起きているため、動作条件の変更を行うことが好ましいグループＡに分類する必要がある。そのため電圧、時間に加えて電流も組データに加えると、より正確な学習および推論を行うことができ、より正確に異常を検知することができる。
また、蓄電池の温度を組データに加えるとさらに好ましい。蓄電池の温度が急上昇する場合は、蓄電池の内部でショートが起きるなど安全性に重大な問題が生じている可能性が高く、動作条件の変更を行うことが好ましいグループＡに分類する必要がある。そのため蓄電池の温度を組データに加えると、より正確に異常を検知することができる。
充電のカーブのスムージング処理を行ってもよい。図４（Ａ）は充電カーブの一例を示す。図４（Ａ）では、細かな電圧の上下の変動がみられる。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）において破線で囲む領域の拡大図である。
図４（Ｃ）は、図４（Ｂ）の充電のカーブに対して、スムージング処理を行った結果の一例を示す。電圧の上下の変動が、スムージング処理により抑制された。
また、蓄電池が有する正極および負極の材料から、蓄電池が取りうる電圧は明らかであるため、注目すべき範囲の電圧のみ学習に用い、その他の範囲のデータを削除してもよい。また、注目すべき範囲の電圧を規格化してもよい。たとえば正極活物質がリン酸鉄リチウム、負極活物質が黒鉛の蓄電池の充電カーブの場合、学習に用いるのは２．５Ｖから約４．０Ｖ程度の最大電圧までとし、２．５Ｖ以下のデータを削除してもよい。また、２．５Ｖから最大電圧までの範囲を、０から１に規格化してもよい。
また、最も充電に時間のかかった条件の充電カーブから、最終時間を決定してもよい。他の条件の充電カーブの、充電が終了した後のデータのない時間帯は、最終時間まで最大電圧でパディングしてもよい。
また、時間順に並べたデータに対して、データ間を、線形関数等を用いて補間してもよい。これにより、測定間隔が不規則であっても学習に適用しやすくなる。さらに、測定点が多すぎるとニューラルネットワークＮＮの記憶の関連付けが薄くなる恐れがあるため、データを間引いてもよい。
次に、それぞれの測定結果に対応する入力パラメータをニューラルネットワークＮＮに入力する。
図３に示す例においては、例えば、蓄電池のデータを用いてグラフを作成し、該グラフを画像として、測定者が視覚的に判断を行う。よって、例えば横軸を時間、縦軸を電圧としたグラフ、あるいは例えば横軸を容量、縦軸を電圧としたグラフ、等を作成し、作成したグラフを画像に変換し、ニューラルネットワークＮＮの入力パラメータとしてもよい。
次に、ニューラルネットワークＮＮからの出力が、グループＡと、グループＢとで異なるようにニューラルネットワークＮＮの重み係数を決定する。例えば、グループＡの蓄電池のデータを入力した場合には高電圧信号（以下、Ｈ）、グループＢの蓄電池のデータを入力した場合には低電圧信号（以下、Ｌ）がそれぞれ出力されるように、重み係数を決定する。
３つ以上のグループに分ける場合には、それぞれのグループの入力に対応する出力が、値の異なる３以上の出力値にそれぞれ対応するよう、重み係数を決定すればよい。
ここで、例えば図３（Ｂ）乃至（Ｄ）において、グラフ内に示す全ての領域に対応するデータを入力パラメータとしてもよいし、破線で囲む領域、すなわち異常と判断される区間に対応するデータのみを入力パラメータとしてもよい。このように、特徴がより顕著である区間のデータを入力して学習させることにより、ニューラルネットワークにより得られる結果の精度が向上する場合がある。
ここで、学習を行う際に、入力されるパラメータとして、蓄電システム１３０が有する蓄電池の測定データを用いてもよいが、外部からパラメータを入力して、学習を行ってもよい。あるいは、外部で学習を行った結果をニューラルネットワークＮＮの重み係数として与えてもよい。
［推論］
次に、学習を行ったニューラルネットワークＮＮを用いて、蓄電池の状態における解析を行う。
図５（Ａ）に充電カーブの一例を示す。図５（Ａ）は横軸を容量（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、縦軸を電圧（Ｖｏｌｔａｇｅ）としている。図５（Ａ）において区間Ｒａは定電流充電、区間Ｒｂは定電圧充電を行っている。図５（Ｂ）は、図５（Ａ）において、横軸を時間（Ｔｉｍｅ）に変更したグラフである。
図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示す例では、使用者が蓄電池を満充電に近い状態まで充電を行う例を示したが、使用者が充電中に蓄電池を使用する場合には、図５（Ｃ）に示すように、満充電に近い状態まで充電を行う前に、放電が行われる場合がある。
図５（Ｃ）において、横軸には時間（Ｔｉｍｅ）、縦軸にはＶｏｌｔａｇｅ（電圧）を示す。図５（Ｃ）は、区間Ｒ１で充電が行われ、次いで区間Ｒ２で放電が行われ、次いで区間Ｒ３で充電が行われ、次いで区間Ｒ４で放電が行われる例を示す。図５（Ｄ）は、図５（Ｃ）において、横軸を容量（Ｃａｐａｃｉｔｙ）に変更したグラフである。
なお、充電と放電では電流の向きが異なる。よって、ニューラルネットワークＮＮに与えられる電流としては、充電と放電が逆向きの極性、例えば充電が正、放電が負、の電流としてもよいし、充電、放電、ともに電流の絶対値としてもよい。
区間Ｒ３において、電圧の細かな変動が観測される例を、図６に示す。ニューラルネットワークＮＮへは、充電のデータのみ、すなわち図６の場合には区間Ｒ１及び区間Ｒ３、を入力してもよいし、充電のデータと放電のデータ、すなわち図６の区間Ｒ１乃至区間Ｒ４、を入力してもよい。
学習が充分に行われた場合には、ニューラルネットワークＮＮは、区間Ｒ３の充電データをグループＡに属する、すなわち蓄電池の動作条件を変更することが好ましい、と判断することができる。
ここで、図３に示す例においては、学習に用いられるデータはＳＯＣが０％近傍から１００％近傍までの充電カーブである。一方、図６に示すように、使用者が蓄電池を使用する場合においては、充電カーブの一部の区間のみについて、解析を行う。
推論を行う手順を、図７のフロー図を用いて説明する。
蓄電システム１３０は、電子機器等、被給電装置に電気的に接続される。蓄電システム１３０において、蓄電池１３５が動作している。例えば蓄電池１３５の放電、あるいは充電が行われている。蓄電池１３５において測定されたパラメータが、ニューラルネットワークＮＮに入力される（ステップＳ００１）。
ニューラルネットワークＮＮは、入力されたパラメータに応じた値を制御回路１３１へ出力する（ステップＳ００２）。
次に、制御回路１３１は、ニューラルネットワークＮＮから出力された値に応じて、判定を行う。このような動作を、ニューラルネットワークＮＮからの出力値に基づくクラス分け、と呼ぶ場合がある。図７に示す例においては、出力された値がＨの場合には、ステップＳ００４に進み、Ｈではない場合、例えばＬである場合にはステップＳ００１に戻る。
ステップＳ００４においては、制御回路１３１は、蓄電池１３５の動作条件を変更する。例えば、蓄電池１３５の動作を停止させる。ここで、複数の蓄電池１３５において、本発明の一態様の蓄電システムを用いる場合には例えば、それぞれの蓄電池１３５の測定データをニューラルネットワークＮＮに入力し、それぞれの蓄電池１３５について解析を行えばよい。あるいは、直列、または並列に接続された複数の蓄電池について測定を行い、そのデータを入力して解析を行ってもよい。
複数の蓄電池の接続例については後述する。
図８においては、クラス分けについて、より詳細に説明する例を示す。
ステップＳ００１及びステップＳ００２は、図７と共通であるため、説明を省く。
ステップＳ００２において、制御回路１３１からの出力がＶ１、Ｖ２及びＶ３の３つの値を取る場合を考える。なお、ここでは出力される値が３の例を示すが、出力される値は、４以上でもよい。ステップＳ００３において、出力値に基づき、クラス分けを行う。出力値がＶ１の場合はステップＳ００４へ、Ｖ２の場合はステップＳ００５へ、Ｖ３の場合はステップＳ００６へ、それぞれ進む。
ステップＳ００４では動作条件をＣ１とし、ステップＳ００５では動作条件をＣ２とし、ステップＳ００６では動作条件をＣ３とする。以上のステップにより、蓄電池の状態を解析し、クラス分けを行うことができる。
動作条件の変更の一例として、蓄電池の充電及び放電の速度（電流密度の大きさ）、上限電圧及び下限電圧、等のパラメータの変更や、前述した動作の停止、等が挙げられる。
なお、蓄電池は、正極および負極の材料によって、異なる性質を持つ。そのため、正極および負極材料によって、電圧、電流、容量、ＳＯＣ、抵抗、時間、温度、充電カーブ、放電カーブ等の入力パラメータが異なる場合がある。また正極および負極材料によって蓄電池の動作条件を変更するか、否か、の判断の基準が異なる場合がある。
そのため、学習および推論は、正極と負極の組み合わせ別に行うことが好ましい。たとえば正極活物質がコバルト酸リチウム、負極活物質が黒鉛の組み合わせの蓄電池について学習した場合は、ニューラルネットワークＮＮの重み係数と、“正極：コバルト酸リチウム、負極：黒鉛”という組み合わせの情報を紐づけする。同様に、たとえば正極活物質がリン酸鉄リチウム、負極活物質が黒鉛の組み合わせの蓄電池について学習した場合、正極活物質がニッケル−マンガン−コバルト酸リチウム、負極活物質がチタン酸リチウムの組み合わせの蓄電池について学習した場合等も、それぞれ重み係数と、活物質の組み合わせの情報を紐づけする。
そして学習を行ったニューラルネットワークＮＮを用いて、蓄電池の状態を解析する際は、該蓄電池が有する正極活物質および負極活物質の組み合わせを解析者が指定し、その組み合わせに紐づけされた重み係数を用いて解析を行う。
このように正極および負極の材料の組み合わせ別に学習および推論を行うことで、より正確に異常を検知することができる。
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態２）
本実施の形態では、ニューラルネットワークＮＮの構成の一例を示す。
図９には、本発明の一態様のニューラルネットワークの一例を示す。図９に示すニューラルネットワークＮＮは、入力層ＩＬ、出力層ＯＬ、及び隠れ層（中間層）ＨＬを有する。ニューラルネットワークＮＮは、隠れ層ＨＬを複数有するニューラルネットワーク、すなわち、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）によって構成することができる。なお、ディープニューラルネットワークにおける学習を、ディープラーニングと呼ぶことがある。出力層ＯＬ、入力層ＩＬ、隠れ層ＨＬはそれぞれ複数のニューロン回路を有し、異なる層に設けられたニューロン回路同士は、シナプス回路を介して接続されている。
ニューラルネットワークＮＮには、蓄電池の状態を解析する機能が、学習によって付加されている。そして、ニューラルネットワークＮＮに測定された蓄電池のパラメータが入力されると、各層において演算処理が行われる。各層における演算処理は、前層が有するニューロン回路の出力と重み係数との積和演算などにより実行される。なお、層と層との結合は、全てのニューロン回路同士が結合する全結合としてもよいし、一部のニューロン回路同士が結合する部分結合としてもよい。
例えば、隣接層間において、特定のユニットのみが結合を持ち、畳み込み層とプーリング層を有する、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いてもよい。ＣＮＮは例えば、画像処理に用いられる。畳み込み層では例えば、画像データとフィルタとの積和演算が行われる。プーリング層は畳み込み層の直後に配置することが好ましい。
畳み込み層は、画像データに対して畳み込みを行う機能を有する。畳み込みは、画像データの一部と重みフィルタのフィルタ値との積和演算を繰り返すことにより行われる。畳み込み層における畳み込みにより、画像の特徴が抽出される。
畳み込みには、重みフィルタを用いることができる。畳み込み層に入力された画像データには、フィルタを用いたフィルタ処理が施される。
畳み込みが施されたデータは、活性化関数によって変換された後、プーリング層に出力される。活性化関数としては、ＲｅＬＵ（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｕｎｉｔ）等を用いることができる。ＲｅＬＵは、入力値が負である場合は“０”を出力し、入力値が“０”以上である場合は入力値をそのまま出力する関数である。また、活性化関数として、シグモイド関数、ｔａｎｈ関数等を用いることもできる。
プーリング層は、畳み込み層から入力された画像データに対してプーリングを行う機能を有する。プーリングは、画像データを複数の領域に分割し、当該領域ごとに所定のデータを抽出してマトリクス状に配置する処理である。プーリングにより、畳み込み層によって抽出された特徴を残しつつ、画像データが縮小される。なお、プーリングとしては、最大プーリング、平均プーリング、Ｌｐプーリング等を用いることができる。
畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、上記の畳み込み処理およびプーリング処理により特徴抽出を行う。なお、ＣＮＮは、複数の畳み込み層およびプーリング層によって構成することができる。
畳み込み層とプーリング層を例えば交互に数層ずつ配置された後には、全結合層が配置されることが好ましい。全結合層は複数層、配置されてもよい。全結合層は、畳み込みおよびプーリングが行われた画像データを用いて、画像の判定を行う機能を有することが好ましい。
図１０（Ａ）に示すニューラルネットワークＮＮの構成例は、再帰型ニューラルネットワーク（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ：ＲＮＮ）と呼ばれる場合がある。図１０（Ａ）に示す再帰型ニューラルネットワークは、隠れ層ＨＬが帰還路を有することにより、隠れ層ＨＬの出力が自分自身に入力される（帰還する）。ＲＮＮを用いることにより、時系列のデータを解析し、データの予測を行うことができる。例えば、本発明の一態様のニューラルネットワークにおいて、過去の充放電カーブに基づき、所定時間後のデータを推測できる場合がある。
図１０（Ｂ）は、時刻Ｔ＝Ｔ（ｘ）におけるＲＮＮを簡略化して表した図である。入力層ＩＬから隠れ層ＨＬへの入力に対する重み係数をＷｉｎ、隠れ層ＨＬから出力層ＯＬへの入力に対する重み係数をＷｏｕｔ、隠れ層ＨＬからの帰還の重み係数をＷｒと表す。
ＲＮＮは、図１０（Ｃ）に示すように、時間軸を展開することにより、時刻毎（図１０では時刻Ｔ（１）乃至Ｔ（ｘ）の各時間）に異なる層（入力層ＩＬ（１）乃至入力層ＩＬ（ｘ）、隠れ層ＨＬ（１）乃至隠れ層ＨＬ（ｘ）、及び出力層ＯＬ（１）乃至出力層ＯＬ（ｘ））とみなすことができる。ＲＮＮを時間方向に展開することにより、図１０（Ｃ）に示すような、帰還路のない、順伝播型ネットワークとみなすことができる。
なお、ニューラルネットワークとして、Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ（ＬＳＴＭ：長・短期記憶）と呼ばれる構成を用いることができる。ＬＳＴＭは、ＲＮＮにおいて隠れ層がメモリセルを有することにより状態を記憶し、より長い時間について解析、例えば推測などを行うことができる。
学習機能を有するニューラルネットワークＮＮの構成例について説明する。ニューラルネットワークＮＮの構成例を、図１１に示す。ニューラルネットワークＮＮは、ニューロン回路ＮＣと、ニューロン回路間に設けられたシナプス回路ＳＣによって構成されている。
図１１（Ａ）に、ニューラルネットワークＮＮを構成するニューロン回路ＮＣとシナプス回路ＳＣの構成例を示す。シナプス回路ＳＣには、入力データｘ１乃至入力データｘＬ（Ｌは自然数）が入力される。また、シナプス回路ＳＣは、重み係数ｗｋ（ｋは１以上Ｌ以下の整数）を記憶する機能を有する。重み係数ｗｋは、ニューロン回路ＮＣ間の結合の強さに対応する。
シナプス回路ＳＣに入力データｘ１乃至ｘＬが入力されると、ニューロン回路ＮＣには、シナプス回路ＳＣに入力された入力データｘｋと、シナプス回路ＳＣに記憶された重み係数ｗｋとの積（ｘｋｗｋ）を、ｋ＝１乃至Ｌについて足し合わせた値（ｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２＋…＋ｘＬｗＬ）、すなわち、ｘｋとｗｋを用いた積和演算によって得られた値が供給される。この値がニューロン回路ＮＣの閾値θを超えた場合、ニューロン回路ＮＣはハイレベルの信号ｙを出力する。この現象を、ニューロン回路ＮＣの発火と呼ぶ。
ニューロン回路ＮＣとシナプス回路ＳＣを用いて、階層型パーセプトロンを構成するニューラルネットワークＮＮのモデルを、図１１（Ｂ）に示す。ニューラルネットワークＮＮは、入力層ＩＬ、隠れ層（中間層）ＨＬ、出力層ＯＬを有する。
入力層ＩＬから、入力データｘ１乃至入力データｘＬが出力される。隠れ層ＨＬは、隠れシナプス回路ＨＳ、隠れニューロン回路ＨＮを有する。出力層ＯＬは、出力シナプス回路ＯＳ、出力ニューロン回路ＯＮを有する。
隠れニューロン回路ＨＮには、入力データｘｋと、隠れシナプス回路ＨＳに保持された重み係数ｗｋと、を用いた積和演算によって得られた値が供給される。そして、出力ニューロン回路ＯＮには、隠れニューロン回路ＨＮの出力と、出力シナプス回路ＯＳに保持された重み係数ｗｋを用いた積和演算によって得られた値が供給される。そして、出力ニューロン回路ＯＮから、出力データｙ１乃至出力データｙＬが出力される。
このように、所定の入力データが与えられたニューラルネットワークＮＮは、シナプス回路ＳＣに保持された重み係数と、ニューロン回路の閾値θに応じた値を、出力データとして出力する機能を有する。
また、ニューラルネットワークＮＮは、教師データの入力によって教師あり学習を行うことができる。図１１（Ｃ）に、誤差逆伝播法を利用して教師あり学習を行うニューラルネットワークＮＮのモデルを示す。
誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの出力データと教師データの誤差が小さくなるように、シナプス回路の重み係数ｗｋを変更する方式である。具体的には、出力データｙ１乃至ｙＬと教師データｔ１乃至ｔＬに基づいて決定される誤差δＯに応じて、隠れシナプス回路ＨＳの重み係数ｗｋが変更される。また、隠れシナプス回路ＨＳの重み係数ｗｋの変更量に応じて、さらに前層のシナプス回路ＳＣの重み係数ｗｋが変更される。このように、教師データｔ１乃至教師データｔＬに基づいて、シナプス回路ＳＣの重み係数を順次変更することにより、ニューラルネットワークＮＮの学習を行うことができる。
なお、図１１（Ｂ）、（Ｃ）には１層の隠れ層ＨＬを示しているが、隠れ層ＨＬの層数は２以上とすることができる。隠れ層ＨＬを２層以上有するニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ））を用いることにより、深層学習を行うことができる。これにより、蓄電池の状態予測の精度を高めることができる。
図１０（Ｃ）において述べたように、ＲＮＮを時間展開することにより、帰還路のない、順伝播型ネットワークとみなすことができる。順伝播型ネットワークにおいて、前述の誤差逆伝播法等を用いて、教師データに基づき、重み係数を変更することができる。
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態３）
本実施の形態は、上記実施の形態に示すニューラルネットワークに適用可能なアナログ積和演算回路の具体例について説明を行う。
図９乃至図１１に示すようなニューラルネットワーク全体の演算は、膨大な数の積和演算によって実行される。これらの演算処理をデジタル回路で行う場合、必要となるトランジスタ数が膨大になり、非効率的で消費電力が高い。そのため、上述の積和演算はアナログ積和演算回路（以下、ＡＰＳ（Ａｎａｌｏｇ Ｐｒｏｄｕｃｔ−Ｓｕｍ ｃｉｒｃｕｉｔ）と呼ぶ）で行うことが好ましい。また、ＡＰＳはアナログメモリを有することが好ましい。学習で得られた重み係数を上記アナログメモリに格納することで、ＡＰＳは、アナログデータのまま積和演算を実行することができる。その結果、ＡＰＳは少ないトランジスタで効率的にニューラルネットワークを構築することができる。
なお、本明細書においてアナログメモリはアナログデータを格納することが可能な記憶装置のことを指す。また、本明細書においてアナログデータとは、３ビット（８値）以上の分解能を有するデータのことを指す。多値データのことをアナログデータと呼ぶ場合もある。
上記アナログメモリとして、多値のフラッシュメモリ、ＲｅＲＡＭ（Ｒｅｓｉｓｔｉｖｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）またはＯＳトランジスタを用いたメモリ（ＯＳメモリ）を用いることができる。
ＯＳトランジスタのチャネル形成領域は、金属酸化物を有することが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物はインジウム（Ｉｎ）を含むことが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物がインジウムを含む金属酸化物の場合、ＯＳトランジスタのキャリア移動度（電子移動度）が高くなる。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、元素Ｍを含む酸化物半導体であると好ましい。元素Ｍは、好ましくは、アルミニウム（Ａｌ）、ガリウム（Ｇａ）またはスズ（Ｓｎ）などとする。そのほかの元素Ｍに適用可能な元素としては、ホウ素（Ｂ）、シリコン（Ｓｉ）、チタン（Ｔｉ）、鉄（Ｆｅ）、ニッケル（Ｎｉ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、イットリウム（Ｙ）、ジルコニウム（Ｚｒ）、モリブデン（Ｍｏ）、ランタン（Ｌａ）、セリウム（Ｃｅ）、ネオジム（Ｎｄ）、ハフニウム（Ｈｆ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などがある。ただし、元素Ｍとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。元素Ｍは、例えば、酸素との結合エネルギーが高い元素である。例えば、酸素との結合エネルギーがインジウムよりも高い元素である。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、亜鉛（Ｚｎ）を含む金属酸化物であると好ましい。亜鉛を含む金属酸化物は結晶化しやすくなる場合がある。
チャネル形成領域が有する金属酸化物は、インジウムを含む金属酸化物に限定されない。チャネル形成領域が有する金属酸化物は、例えば、亜鉛スズ酸化物、ガリウムスズ酸化物などの、インジウムを含まず、亜鉛を含む金属酸化物、ガリウムを含む金属酸化物、スズを含む金属酸化物などであっても構わない。図１２は、積和演算回路の構成例を示している。図１２に示す積和演算回路ＭＡＣは、後述するメモリセルに保持された第１データと、入力された第２データと、の積和演算を行う回路である。なお、第１データ、及び第２データは、アナログデータ、又は多値のデータ（離散的なデータ）とすることができる。
積和演算回路ＭＡＣは、電流源回路ＣＳと、カレントミラー回路ＣＭと、回路ＷＤＤと、回路ＷＬＤと、回路ＣＬＤと、オフセット回路ＯＦＳＴと、活性化関数回路ＡＣＴＶと、メモリセルアレイＣＡを有する。
メモリセルアレイＣＡは、メモリセルＡＭ［１］と、メモリセルＡＭ［２］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］と、を有する。メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭ［２］は、第１データを保持する役割を有し、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］は、積和演算を行うために必要になる参照データを保持する機能を有する。なお、参照データも、第１データ、及び第２データと同様に、アナログデータ、又は多値のデータ（離散的なデータ）とすることができる。
なお、図１２のメモリセルアレイＣＡは、メモリセルが行方向に２個、列方向に２個、マトリクス状に配置されているが、メモリセルアレイＣＡは、メモリセルが行方向に３個以上、列方向に３個以上、マトリクス状に配置されている構成としてもよい。また、積和演算でなく乗算を行う場合、メモリセルアレイＣＡは、メモリセルが行方向に１個、列方向に２個以上、マトリクス状に配置されている構成としてもよい。
メモリセルＡＭ［１］と、メモリセルＡＭ［２］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］と、は、それぞれトランジスタＴｒ１１と、トランジスタＴｒ１２と、容量素子Ｃ１と、を有する。
なお、トランジスタＴｒ１１は、ＯＳトランジスタであることが好ましい。
また、トランジスタＴｒ１２にＯＳトランジスタを用いることで、トランジスタＴｒ１１と同時に作製することができるため、積和演算回路の作製工程を短縮することができる場合がある。また、トランジスタＴｒ１２のチャネル形成領域を、酸化物でなく、非晶質シリコン、多結晶シリコンなどとしてもよい。
メモリセルＡＭ［１］と、メモリセルＡＭ［２］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］と、のそれぞれにおいて、トランジスタＴｒ１１の第１端子は、トランジスタＴｒ１２のゲートと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第１端子は、配線ＶＲと電気的に接続されている。容量素子Ｃ１の第１端子は、トランジスタＴｒ１２のゲートと電気的に接続されている。
メモリセルＡＭ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［１］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［１］と電気的に接続されている。なお、図１２では、メモリセルＡＭ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭ［１］としている。加えて、配線ＢＬからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭ［１］とする。
メモリセルＡＭ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［２］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［２］と電気的に接続されている。なお、図１２では、メモリセルＡＭ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭ［２］としている。加えて、配線ＢＬからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭ［２］とする。
メモリセルＡＭｒｅｆ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤｒｅｆと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［１］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬｒｅｆと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［１］と電気的に接続されている。なお、図１２では、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭｒｅｆ［１］としている。加えて、配線ＢＬｒｅｆからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［１］とする。
メモリセルＡＭｒｅｆ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤｒｅｆと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［２］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬｒｅｆと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［２］と電気的に接続されている。なお、図１２では、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭｒｅｆ［２］としている。加えて、配線ＢＬｒｅｆからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［２］とする。
上述したノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］は、それぞれのメモリセルの保持ノードとして機能する。
配線ＶＲは、メモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１２の第１端子と第２端子の間に電流を流すための配線である。そのため、配線ＶＲは、所定の電位を与えるための配線として機能する。なお、本実施の形態では、配線ＶＲが与える電位は、基準電位、又は基準電位よりも低い電位とする。
電流源回路ＣＳは、配線ＢＬと、配線ＢＬｒｅｆと、に電気的に接続されている。電流源回路ＣＳは、配線ＢＬ及び配線ＢＬｒｅｆに対して電流を供給する機能を有する。なお、配線ＢＬ、配線ＢＬｒｅｆのそれぞれに対して供給する電流量は、互いに異なっていてもよい。本構成例では、電流源回路ＣＳから配線ＢＬに流れる電流をＩＣとし、電流源回路ＣＳから配線ＢＬｒｅｆに流れる電流をＩＣｒｅｆとする。
カレントミラー回路ＣＭは、配線ＩＥと、配線ＩＥｒｅｆと、を有する。配線ＩＥは、配線ＢＬと電気的に接続され、図１２では、配線ＩＥと配線ＢＬの接続箇所をノードＮＰとして図示している。配線ＩＥｒｅｆは、配線ＢＬｒｅｆと電気的に接続され、図１２では、配線ＩＥｒｅｆと配線ＢＬｒｅｆの接続箇所をノードＮＰｒｅｆとしている。カレントミラー回路ＣＭは、ノードＮＰｒｅｆの電位に応じた電流を、配線ＢＬｒｅｆのノードＮＰｒｅｆから配線ＩＥｒｅｆに排出し、且つ当該電流と同じ量の電流を配線ＢＬのノードＮＰから配線ＩＥに排出する機能を有する。なお、図１２では、ノードＮＰから配線ＩＥに排出する電流、及びノードＮＰｒｅｆから配線ＩＥｒｅｆに排出する電流をＩＣＭと記している。加えて、配線ＢＬにおいて、カレントミラー回路ＣＭからメモリセルアレイＣＡに流れる電流をＩＢと記し、配線ＢＬｒｅｆにおいて、カレントミラー回路ＣＭからメモリセルアレイＣＡに流れる電流をＩＢｒｅｆと記す。
回路ＷＤＤは、配線ＷＤと、配線ＷＤｒｅｆと、に電気的に接続されている。回路ＷＤＤは、メモリセルアレイＣＡが有するそれぞれのメモリセルに格納するためのデータを送信する機能を有する。
回路ＷＬＤは、配線ＷＬ［１］と、配線ＷＬ［２］と、に電気的に接続されている。回路ＷＬＤは、メモリセルアレイＣＡが有するメモリセルにデータを書き込む際に、データの書き込み先となるメモリセルを選択する機能を有する。
回路ＣＬＤは、配線ＣＬ［１］と、配線ＣＬ［２］と、に電気的に接続されている。回路ＣＬＤは、メモリセルアレイＣＡが有するそれぞれのメモリセルの容量素子Ｃ１の第２端子に対して、電位を印加する機能を有する。
回路ＯＦＳＴは、配線ＢＬと、配線ＯＥと、に電気的に接続されている。回路ＯＦＳＴは、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流量、及び／又は配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流の変化量を計測する機能を有する。加えて、回路ＯＦＳＴは、当該計測の結果を配線ＯＥに出力する機能を有する。なお、回路ＯＦＳＴは、当該計測の結果をそのまま電流として配線ＯＥに出力する構成としてもよいし、当該計測の結果を電圧に変換して、配線ＯＥに出力する構成としてもよい。なお、図１２では、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩαと記している。
例えば、回路ＯＦＳＴは、図１３に示す構成とすることができる。図１３において、回路ＯＦＳＴは、トランジスタＴｒ２１と、トランジスタＴｒ２２と、トランジスタＴｒ２３と、容量素子Ｃ２と、抵抗素子Ｒと、を有する。
容量素子Ｃ２の第１端子は、配線ＢＬと電気的に接続され、抵抗素子Ｒの第１端子は、配線ＢＬと電気的に接続されている。容量素子Ｃ２の第２端子は、トランジスタＴｒ２１の第１端子と電気的に接続され、トランジスタＴｒ２１の第１端子は、トランジスタＴｒ２２のゲートと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２２の第１端子は、トランジスタＴｒ２３の第１端子と電気的に接続され、トランジスタＴｒ２３の第１端子は、配線ＯＥと電気的に接続されている。なお、容量素子Ｃ２の第１端子と、抵抗素子Ｒの第１端子と、の電気的接続点をノードＮａとし、容量素子Ｃ２の第２端子と、トランジスタＴｒ２１の第１端子と、トランジスタＴｒ２２のゲートと、の電気的接続点をノードＮｂとする。
抵抗素子Ｒの第２端子は、配線ＶｒｅｆＬと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２１の第２端子は、配線ＶａＬと電気的に接続され、トランジスタ２１のゲートは、配線ＲＳＴと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２２の第２端子は、配線ＶＤＤＬと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２３の第２端子は、配線ＶＳＳＬと電気的に接続され、トランジスタＴｒ２３のゲートは、配線ＶｂＬと電気的に接続されている。
配線ＶｒｅｆＬは、電位Ｖｒｅｆを与える配線であり、配線ＶａＬは、電位Ｖａを与える配線であり、配線ＶｂＬは、電位Ｖｂを与える配線である。配線ＶＤＤＬは、電位ＶＤＤを与える配線であり、配線ＶＳＳＬは、電位ＶＳＳを与える配線である。特に、ここでの回路ＯＦＳＴの構成例では、電位ＶＤＤを高レベル電位とし、電位ＶＳＳを低レベル電位としている。配線ＲＳＴは、トランジスタＴｒ２１の導通状態、非導通状態を切り替えるための電位を与える配線である。
図１３に示す回路ＯＦＳＴより、トランジスタＴｒ２２と、トランジスタＴｒ２３と、配線ＶＤＤＬと、配線ＶＳＳＬと、配線ＶｂＬと、によって、ソースフォロワ回路が構成されている。
図１３に示す回路ＯＦＳＴより、抵抗素子Ｒと、配線ＶｒｅｆＬと、によって、ノードＮａには、配線ＢＬから流れてくる電流、及び抵抗素子Ｒの抵抗に応じた電位が与えられる。
図１３に示す回路ＯＦＳＴの動作例について説明する。配線ＢＬから１回目の電流（以後、第１電流と呼称する。）が流れたとき、抵抗素子Ｒと、配線ＶｒｅｆＬと、により、ノードＮａに第１電流と抵抗素子Ｒの抵抗とに応じた電位が与えられる。また、このとき、トランジスタＴｒ２１を導通状態として、ノードＮｂに電位Ｖａを与える。その後、トランジスタＴｒ２１を非導通状態とする。
次に、配線ＢＬから２回目の電流（以後、第２電流と呼称する。）が流れたとき、第１電流が流れたときと同様に、抵抗素子Ｒと、配線ＶｒｅｆＬと、により、ノードＮａに第２電流と抵抗素子Ｒの抵抗とに応じた電位が与えられる。このとき、ノードＮｂはフローティング状態となっているので、ノードＮａの電位が変化したことで、容量結合によって、ノードＮｂの電位も変化する。ノードＮａの電位の変化をΔＶＮａとし、容量結合係数を１としたとき、ノードＮｂの電位はＶａ＋ΔＶＮａとなる。トランジスタＴｒ２２のしきい値電圧をＶｔｈとしたとき、配線ＯＥから電位Ｖａ＋ΔＶＮａ−Ｖｔｈが出力される。ここで、電位Ｖａをしきい値電圧Ｖｔｈとすることで、配線ＯＥから電位ΔＶＮａを出力することができる。
電位ΔＶＮａは、第１電流から第２電流への変化量と、抵抗素子Ｒと、電位Ｖｒｅｆと、に応じて定まる。抵抗素子Ｒと、電位Ｖｒｅｆと、は既知とすることができるため、図１３に示す回路ＯＦＳＴを用いることにより、電位ΔＶＮａから、配線ＢＬに流れる電流の変化量を求めることができる。
活性化関数回路ＡＣＴＶは、配線ＯＥと、配線ＮＩＬと、に電気的に接続されている。活性化関数回路ＡＣＴＶには、配線ＯＥを介して、回路ＯＦＳＴで計測した電流の変化量の結果が入力される。活性化関数回路ＡＣＴＶは、当該結果に対して、あらかじめ定義された関数系に従った演算を行う回路である。当該関数系としては、例えば、シグモイド関数、ｔａｎｈ関数、ｓｏｆｔｍａｘ関数、ＲｅＬＵ関数、しきい値関数などを用いることができ、これらの関数は、ニューラルネットワークにおける活性化関数として適用される。
＜積和演算回路の動作例＞
次に、積和演算回路ＭＡＣの動作例について説明する。
図１４に積和演算回路ＭＡＣの動作例のタイミングチャートを示す。図１４のタイミングチャートは、時刻Ｔ０１乃至時刻Ｔ０９における、配線ＷＬ［１］、配線ＷＬ［２］、配線ＷＤ、配線ＷＤｒｅｆ、ノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、ノードＮＭｒｅｆ［２］、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］の電位の変動を示し、電流ＩＢ−Ｉα、及び電流ＩＢｒｅｆの大きさの変動を示している。特に、電流ＩＢ−Ｉαは、配線ＢＬから、メモリセルアレイＣＡのメモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］に流れる電流の総和を示している。
＜＜時刻Ｔ０１から時刻Ｔ０２まで＞＞
時刻Ｔ０１から時刻Ｔ０２までの間において、配線ＷＬ［１］に高レベル電位（図１４ではＨｉｇｈと表記している。）が印加され、配線ＷＬ［２］に低レベル電位（図１４ではＬｏｗと表記している。）が印加されている。加えて、配線ＷＤには接地電位（図１４ではＧＮＤと表記している。）よりもＶＰＲ−ＶＷ［１］大きい電位が印加され、配線ＷＤｒｅｆには接地電位よりもＶＰＲ大きい電位が印加されている。更に、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］にはそれぞれ基準電位（図１４ではＲＥＦＰと表記している。）が印加されている。
なお、電位ＶＷ［１］は、第１データの一に対応する電位である。また、電位ＶＰＲは、参照データに対応する電位である。
このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに高レベル電位が印加され、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、導通状態となり、ノードＮＭ［１］の電位は、ＶＰＲ−ＶＷ［１］となり、ノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は、ＶＰＲとなる。
配線ＢＬからメモリセルＡＭ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［１］，０としたとき、ＩＡＭ［１］，０は次の式で表すことができる。
ｋは、トランジスタＴｒ１２のチャネル長、チャネル幅、移動度、及びゲート絶縁膜の容量などで決まる定数である。また、Ｖｔｈは、トランジスタＴｒ１２のしきい値電圧である。
配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［１］，０としたとき、同様に、ＩＡＭｒｅｆ［１］，０は次の式で表すことができる。
なお、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに低レベル電位が印加されるため、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、非導通状態となる。このため、ノードＮＭ［２］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］への電位の保持は行われない。
＜＜時刻Ｔ０２から時刻Ｔ０３まで＞＞
時刻Ｔ０２から時刻Ｔ０３までの間において、配線ＷＬ［１］に低レベル電位が印加される。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに低レベル電位が印加されるため、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は非導通状態となる。
また、配線ＷＬ［２］には、時刻Ｔ０２以前から引き続き、低レベル電位が印加されている。このため、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、時刻Ｔ０２以前から非導通状態となっている。よって、時刻Ｔ０２から時刻Ｔ０３までの間では、ノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］のそれぞれの電位が保持される。トランジスタＴｒ１１にＯＳトランジスタを適用することによって、トランジスタＴｒ１１の第１端子と第２端子間に流れるリーク電流を小さくすることができるため、それぞれのノードの電位を長時間保持することができる。配線ＷＤ、及び配線ＷＤｒｅｆには接地電位が印加されており、トランジスタＴｒ１１は、非導通状態となっているため、配線ＷＤ、及び配線ＷＤｒｅｆからの電位の印加によって、ノードに保持されている電位が書き換えられることは無い。
＜＜時刻Ｔ０３から時刻Ｔ０４まで＞＞
時刻Ｔ０３から時刻Ｔ０４までの間において、配線ＷＬ［１］に低レベル電位が印加され、配線ＷＬ［２］に高レベル電位が印加されている。加えて、配線ＷＤには接地電位よりもＶＰＲ−ＶＷ［２］の分だけ大きい電位が印加され、配線ＷＤｒｅｆには接地電位よりもＶＰＲ大きい電位が印加されている。更に、時刻Ｔ０２以前から引き続き、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］には、それぞれ基準電位が印加されている。
なお、電位ＶＷ［２］は、第１データの一に対応する電位である。
このとき、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに高レベル電位が印加されるため、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、導通状態となり、ノードＮＭ［２］の電位は、ＶＰＲ−ＶＷ［２］であり、ノードＮＭｒｅｆ［２］の電位は、ＶＰＲとなる。
配線ＢＬからメモリセルＡＭ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［２］，０としたとき、電流ＩＡＭ［２］，０は次の式で表すことができる。
配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［２］，０としたとき、同様に、電流ＩＡＭｒｅｆ［２］，０は次の式で表すことができる。
＜＜時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５まで＞＞
ここで、時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５までの間における、配線ＢＬ及び配線ＢＬｒｅｆに流れる電流について説明する。
配線ＢＬｒｅｆには、電流源回路ＣＳからの電流が供給される。加えて、配線ＢＬｒｅｆには、カレントミラー回路ＣＭ、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］によって電流が排出される。配線ＢＬｒｅｆにおいて、電流源回路ＣＳから供給される電流をＩＣｒｅｆとし、カレントミラー回路ＣＭによって排出される電流をＩＣＭ，０としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
配線ＢＬにおいて、電流源回路ＣＳから供給される電流をＩＣ，０とし、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，０としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
＜＜時刻Ｔ０５から時刻Ｔ０６まで＞＞
時刻Ｔ０５から時刻Ｔ０６までの間において、配線ＣＬ［１］に基準電位よりもＶＸ［１］高い電位が印加される。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、電位ＶＸ［１］が印加されるため、トランジスタＴｒ１２のゲートの電位が上昇する。
なお、電位Ｖｘ［１］は、第２データの一に対応する電位である。
なお、トランジスタＴｒ１２のゲートの電位の増加分は、配線ＣＬ［１］の電位変化に、メモリセルの構成によって決まる容量結合係数を乗じた電位となる。該容量結合係数は、容量素子Ｃ１の容量、トランジスタＴｒ１２のゲート容量、及び寄生容量によって算出される。本動作例では、説明の煩雑さを避けるため、配線ＣＬ［１］の電位の増加分もトランジスタＴｒ１２のゲートの電位の増加分も同じ値として説明する。これは、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］におけるそれぞれの容量結合係数を１としていることに相当する。
容量結合係数を１としているため、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、電位ＶＸ［１］が印加されることによって、ノードＮＭ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は、それぞれＶＸ［１］上昇する。
ここで、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１２の第２端子から第１端子に流れる電流を考える。配線ＢＬからメモリセルＡＭ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［１］，１としたとき、ＩＡＭ［１］，１は次の式で表すことができる。
つまり、配線ＣＬ［１］に電位ＶＸ［１］を印加することによって、配線ＢＬからメモリセルＡＭ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流は、ＩＡＭ［１］，１−ＩＡＭ［１］，０（図１４では、ΔＩＡＭ［１］と表記する。）増加する。
同様に、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［１］，１としたとき、電流ＩＡＭｒｅｆ［１］，１は次の式で表すことができる。
つまり、配線ＣＬ［１］に電位ＶＸ［１］を印加することによって、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流は、ＩＡＭｒｅｆ［１］，１−ＩＡＭｒｅｆ［１］，０（図１４では、ΔＩＡＭｒｅｆ［１］と表記する。）増加する。
配線ＢＬｒｅｆにおいて、カレントミラー回路ＣＭによって排出される電流をＩＣＭ，１としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
配線ＢＬにおいて、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，１としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，０と、時刻Ｔ０５から時刻Ｔ０６までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，１と、の差をΔＩαとする。以後、ΔＩαを、積和演算回路ＭＡＣにおける、差分電流と呼称する。差分電流ΔＩαは、式（Ｅ１）乃至式（Ｅ１０）を用いて、次の式のとおりに表すことができる。
＜＜時刻Ｔ０６から時刻Ｔ０７まで＞＞
時刻Ｔ０６から時刻Ｔ０７までの間において、配線ＣＬ［１］には接地電位が印加されている。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、接地電位が印加されるため、ノードＮＭ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は、それぞれ時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５までの間の電位に戻る。
＜＜時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８まで＞＞
時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８までの間において、配線ＣＬ［１］に基準電位よりもＶＸ［１］高い電位が印加され、配線ＣＬ［２］に基準電位よりもＶＸ［２］高い電位が印加される。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に電位ＶＸ［１］が印加され、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に電位ＶＸ［２］が印加される。このため、メモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１２のゲートの電位が上昇する。
配線ＢＬからメモリセルＡＭ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［２］，１としたとき、ＩＡＭ［２］，１は次の式で表すことができる。
同様に、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［２］，１としたとき、ＩＡＭｒｅｆ［２］，１は次の式で表すことができる。
配線ＢＬｒｅｆにおいて、カレントミラー回路ＣＭによって排出される電流をＩＣＭ，２としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
配線ＢＬにおいて、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，３としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，０と、時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，３と、の差となる差分電流ΔＩαは、式（Ｅ１）乃至式（Ｅ８）、式（Ｅ１２）乃至式（Ｅ１５）用いて、次の式のとおりに表すことができる。
式（Ｅ１６）に示すとおり、回路ＯＦＳＴに入力される差分電流ΔＩαは、複数の第１データである電位ＶＷと、複数の第２データである電位ＶＸと、の積の和に応じた値となる。つまり、差分電流ΔＩαを回路ＯＦＳＴで計測することによって、第１データと第２データとの積和の値を求めることができる。
＜＜時刻Ｔ０８から時刻Ｔ０９まで＞＞
時刻Ｔ０８から時刻Ｔ０９までの間において、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］には基準電位が印加されている。このとき、メモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、基準電位が印加されるため、ノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］の電位は、それぞれ時刻Ｔ０６から時刻Ｔ０７までの間の電位に戻る。
時刻Ｔ０５から時刻Ｔ０６までの間において、配線ＣＬ［１］にＶＸ［１］を印加し、時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８までの間において、配線ＣＬ［１］及び配線ＣＬ［２］にそれぞれＶＸ［１］、ＶＸ［２］を印加したが、配線ＣＬ［１］及び配線ＣＬ［２］に印加する電位は、基準電位ＲＥＦＰよりも低くてもよい。配線ＣＬ［１］、及び／又は配線ＣＬ［２］に、基準電位ＲＥＦＰよりも低い電位を印加した場合、配線ＣＬ［１］、及び／又は配線ＣＬ［２］に接続されているメモリセルの保持ノードの電位を、容量結合によって低くすることができる。これにより、積和演算において、第１データと、負の値である第２データの一との積を行うことができる。例えば、時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８までの間において、配線ＣＬ［２］に、ＶＸ［２］でなく−ＶＸ［２］を印加した場合、差分電流ΔＩαは、次の式の通りに表すことができる。
なお、本動作例では、２行２列のマトリクス状に配置されているメモリセルを有するメモリセルアレイＣＡについて扱ったが、１行、且つ２列以上のメモリセルアレイ、又は３行以上、且つ３列以上のメモリセルアレイについても同様に、積和演算を行うことができる。この場合の積和演算回路は、複数列のうち１列を、参照データ（電位ＶＰＲ）を保持するメモリセルとすることで、複数列のうち残りの列の数だけ積和演算処理を同時に実行することができる。つまり、メモリセルアレイの列の数を増やすことで、高速な積和演算処理を実現する演算回路を提供することができる。また、行数を増やすことによって、積和演算における、足し合わせる項数を増やすことができる。行数を増やした場合の、差分電流ΔＩαは、次の式で表すことができる。
ところで、本実施の形態で述べた積和演算回路では、メモリセルＡＭの行数が前層のニューロンの数となる。換言すると、メモリセルＡＭの行数は、次層へ入力される前層のニューロンの出力信号の数に対応する。そして、メモリセルＡＭの列数が、次層のニューロンの数となる。換言すると、メモリセルＡＭの列数は、次層から出力されるニューロンの出力信号の数に対応する。つまり、前層、次層のそれぞれのニューロンの個数によって、積和演算回路のメモリセルアレイの行数、及び列数が定まるため、構成したいニューラルネットワークに応じて、メモリセルアレイの行数、及び列数を定めて、ニューラルネットワークを設計すればよい。
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態４）
本実施の形態では、蓄電池を複数有する蓄電システムについて、説明する。
先に述べた図１（Ｂ）のように蓄電池を複数有する蓄電システム１３０が予備用の蓄電池を有し、動作を停止することが判断された蓄電池を予備用の蓄電池と置き換える場合について説明する。
図１５は、蓄電池１３５＿１乃至蓄電池１３５＿４が制御回路１３１に電気的に接続される例を示す。なお、図１５においては、蓄電池の両極が保護回路を介さずに端子Ｖ１及び端子Ｖ２に電気的に接続され、端子Ｖ１及び端子Ｖ２は制御回路１３１に電気的に接続される。制御回路１３１は回路ＢＣを有する。回路ＢＣは、回路ＢＭを有する。回路ＢＭは、それぞれの蓄電池の端子Ｖ１及び端子Ｖ２に電気的に接続される。回路ＢＭは例えば、それぞれの蓄電池の保護回路として機能する。また、回路ＢＭにおいて、各蓄電池の電圧が測定されることが好ましい。また、回路ＢＭは、各蓄電池の充電及び放電を行う機能を有することが好ましい。
回路ＢＭはコンパレータを有することが好ましく、該コンパレータにより、蓄電池間の電圧が比較されることが好ましい。回路ＢＭは例えば、測定された各蓄電池の電圧の比較を行い、比較結果に応じて各蓄電池の動作を制御してもよい。例えば充電において、測定された電圧が最も低い蓄電池に対して、電圧が高い蓄電池の充電を停止してもよい。あるいは、電圧が高い蓄電池において、最も低い蓄電池の電圧近傍の電圧になるまで、放電を行ってもよい。また、該放電過程において、放電される電荷が他の蓄電池に充電されてもよい。
端子Ｖ１及び端子Ｖ２は、回路ＢＣのスイッチ群１４１に電気的に接続される。
図１５において、蓄電池１３５＿１乃至蓄電池１３５＿４は、電気的に直列に接続される。
図１５において、蓄電池１３５＿Ｓは予備の蓄電池であり、蓄電池１３５＿Ｓは回路ＢＣと電気的に接続される。蓄電池１３５＿Ｓと接続されている端子Ｖ１及び端子Ｖ２は、スイッチ群１４２に電気的に接続される。
動作を停止することが判断された蓄電池を予備用の蓄電池と置き換える場合について、図１６を用いて説明する。図１６では一例として、先に述べたニューラルネットワークＮＮを用いた推論により、蓄電池１３５＿２の動作を停止すると判断される場合に、蓄電池１３５＿２を蓄電池１３５＿Ｓに置き換える場合について説明する。
スイッチ群１４１において、蓄電池１３５＿２と接続されている端子Ｖ１及び端子Ｖ２との接続をＯＦＦ状態とする。
スイッチ群１４２において、蓄電池１３５＿Ｓと接続されている端子Ｖ１及び端子Ｖ２を、蓄電池１３５＿２が接続されていた行の配線と、電気的に接続する。この操作により、蓄電池１３５＿Ｓは蓄電池１３５＿１及び蓄電池１３５＿３と電気的に直列に接続される。
ここで図１５及び図１６においては蓄電池が４つ直列に接続される例を示すが、蓄電池は５以上、接続されてもよい。また、蓄電池が並列に接続される場合においても、動作が停止される蓄電池を予備の蓄電池に置き換えることができる。
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態５）
本実施の形態では、二次電池の一例について説明する。
［円筒型二次電池］
次に円筒型の二次電池の例について図１７を参照して説明する。円筒型の二次電池７００は、図１７（Ａ）に示すように、上面に正極キャップ（電池蓋）７０１を有し、側面および底面に電池缶（外装缶）７０２を有している。これら正極キャップ７０１と電池缶（外装缶）７０２とは、ガスケット（絶縁パッキン）７１０によって絶縁されている。
図１７（Ｂ）は、円筒型の二次電池の断面を模式的に示した図である。中空円柱状の電池缶７０２の内側には、帯状の正極７０４と負極７０６とがセパレータ７０５を間に挟んで捲回された電池素子が設けられている。図示しないが、電池素子はセンターピンを中心に捲回されている。電池缶７０２は、一端が閉じられ、他端が開いている。電池缶７０２には、電解液に対して耐腐食性のあるニッケル、アルミニウム、チタン等の金属、又はこれらの合金やこれらと他の金属との合金（例えば、ステンレス鋼等）を用いることができる。また、電解液による腐食を防ぐため、ニッケルやアルミニウム等を被覆することが好ましい。電池缶７０２の内側において、正極、負極およびセパレータが捲回された電池素子は、対向する一対の絶縁板７０８、７０９により挟まれている。また、電池素子が設けられた電池缶７０２の内部は、非水電解液（図示せず）が注入されている。非水電解液は、コイン型の二次電池と同様のものを用いることができる。
円筒型の二次電池に用いる正極および負極は捲回するため、集電体の両面に活物質を形成することが好ましい。正極７０４には正極端子（正極集電リード）７０３が接続され、負極７０６には負極端子（負極集電リード）７０７が接続される。正極端子７０３および負極端子７０７は、ともにアルミニウムなどの金属材料を用いることができる。正極端子７０３は安全弁機構７１２に、負極端子７０７は電池缶７０２の底にそれぞれ抵抗溶接される。安全弁機構７１２は、ＰＴＣ素子（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）７１１を介して正極キャップ７０１と電気的に接続されている。安全弁機構７１２は電池の内圧の上昇が所定の閾値を超えた場合に、正極キャップ７０１と正極７０４との電気的な接続を切断するものである。また、ＰＴＣ素子７１１は温度が上昇した場合に抵抗が増大する熱感抵抗素子であり、抵抗の増大により電流量を制限して異常発熱を防止するものである。ＰＴＣ素子には、チタン酸バリウム（ＢａＴｉＯ３）系半導体セラミックス等を用いることができる。
本実施の形態では、リチウムイオン二次電池の例を示すが、リチウムイオン二次電池に限定されず、二次電池の正極材料として例えば、元素Ａ、元素Ｘ、及び酸素を有する材料を用いることができる。元素Ａは第１族の元素および第２族の元素から選ばれる一以上であることが好ましい。第１族の元素として例えば、リチウム、ナトリウム、カリウム等のアルカリ金属を用いることができる。また、第２族の元素として例えば、カルシウム、ベリリウム、マグネシウム等を用いることができる。元素Ｘとして例えば金属元素、シリコン及びリンから選ばれる一以上を用いることができる。また、元素Ｘはコバルト、ニッケル、マンガン、鉄、及びバナジウムから選ばれる一以上であることが好ましい。代表的には、リチウムコバルト複合酸化物（ＬｉＣｏＯ２）や、リン酸鉄リチウム（ＬｉＦｅＰＯ４）が挙げられる。
負極は、負極活物質層および負極集電体を有する。また、負極活物質層は、導電助剤およびバインダを有していてもよい。
負極活物質として、リチウムとの合金化・脱合金化反応により充放電反応を行うことが可能な元素を用いることができる。例えば、シリコン、スズ、ガリウム、アルミニウム、ゲルマニウム、鉛、アンチモン、ビスマス、銀、亜鉛、カドミウム、インジウム等のうち少なくとも一つを含む材料を用いることができる。このような元素は炭素と比べて容量が大きく、特にシリコンは理論容量が４２００ｍＡｈ／ｇと高い。
また、二次電池は、セパレータを有することが好ましい。セパレータとしては、例えば、紙をはじめとするセルロースを有する繊維、不織布、ガラス繊維、セラミックス、或いはナイロン（ポリアミド）、ビニロン（ポリビニルアルコール系繊維）、ポリエステル、アクリル、ポリオレフィン、ポリウレタンを用いた合成繊維等で形成されたものを用いることができる。
また、二次電池は、電解液を有することが好ましい。電解液は、溶媒と電解質を有することが好ましい。電解液の溶媒としては、非プロトン性有機溶媒が好ましく、例えば、エチレンカーボネート（ＥＣ）、プロピレンカーボネート（ＰＣ）、ブチレンカーボネート、クロロエチレンカーボネート、ビニレンカーボネート、γ−ブチロラクトン、γ−バレロラクトン、ジメチルカーボネート（ＤＭＣ）、ジエチルカーボネート（ＤＥＣ）、エチルメチルカーボネート（ＥＭＣ）、ギ酸メチル、酢酸メチル、酢酸エチル、プロピオン酸メチル、プロピオン酸エチル、プロピオン酸プロピル、酪酸メチル、１，３−ジオキサン、１，４−ジオキサン、ジメトキシエタン（ＤＭＥ）、ジメチルスルホキシド、ジエチルエーテル、メチルジグライム、アセトニトリル、ベンゾニトリル、テトラヒドロフラン、スルホラン、スルトン等の１種、又はこれらのうちの２種以上を任意の組み合わせおよび比率で用いることができる。
また、電解液の溶媒として、難燃性および難揮発性であるイオン液体（常温溶融塩）を一つ又は複数用いることで、二次電池の内部短絡や、過充電等によって内部温度が上昇しても、二次電池の破裂や発火などを防ぐことができる。二次電池を携帯端末や、車両等の機器に搭載する場合には、二次電池と使用者との距離が密接な状態で、該機器が使用される場合がある。二次電池の破裂や発火などが生じた場合には例えば、使用者の人体等に危険が及ぶ場合がある。電解液の溶媒がイオン液体を有することにより、使用者は、二次電池が搭載された携帯端末、車両、等をより安全な状態で使用できる。イオン液体は、カチオンとアニオンからなり、有機カチオンとアニオンとを含む。電解液に用いる有機カチオンとして、四級アンモニウムカチオン、三級スルホニウムカチオン、および四級ホスホニウムカチオン等の脂肪族オニウムカチオンや、イミダゾリウムカチオンおよびピリジニウムカチオン等の芳香族カチオンが挙げられる。また、電解液に用いるアニオンとして、１価のアミド系アニオン、１価のメチド系アニオン、フルオロスルホン酸アニオン、パーフルオロアルキルスルホン酸アニオン、テトラフルオロボレートアニオン、パーフルオロアルキルボレートアニオン、ヘキサフルオロホスフェートアニオン、またはパーフルオロアルキルホスフェートアニオン等が挙げられる。
また、上記の溶媒に溶解させる電解質としては、例えばＬｉＰＦ６、ＬｉＣｌＯ４、ＬｉＡｓＦ６、ＬｉＢＦ４、ＬｉＡｌＣｌ４、ＬｉＳＣＮ、ＬｉＢｒ、ＬｉＩ、Ｌｉ２ＳＯ４、Ｌｉ２Ｂ１０Ｃｌ１０、Ｌｉ２Ｂ１２Ｃｌ１２、ＬｉＣＦ３ＳＯ３、ＬｉＣ４Ｆ９ＳＯ３、ＬｉＣ（ＣＦ３ＳＯ２）３、ＬｉＣ（Ｃ２Ｆ５ＳＯ２）３、ＬｉＮ（ＣＦ３ＳＯ２）２、ＬｉＮ（Ｃ４Ｆ９ＳＯ２）（ＣＦ３ＳＯ２）、ＬｉＮ（Ｃ２Ｆ５ＳＯ２）２等のリチウム塩を一種、又はこれらのうちの二種以上を任意の組み合わせおよび比率で用いることができる。
二次電池に用いる電解液の溶媒として、有機溶媒とイオン液体を混合した溶媒を用いてもよい。
二次電池に用いる電解液は、粒状のごみや電解液の構成元素以外の元素（以下、単に「不純物」ともいう。）の含有量が少ない高純度化された電解液を用いることが好ましい。具体的には、電解液に対する不純物の重量比を１％以下、好ましくは０．１％以下、より好ましくは０．０１％以下とすることが好ましい。
また、電解液にビニレンカーボネート、プロパンスルトン（ＰＳ）、ｔｅｒｔ−ブチルベンゼン（ＴＢＢ）、フルオロエチレンカーボネート（ＦＥＣ）、リチウムビス（オキサレート）ボレート（ＬｉＢＯＢ）、またスクシノニトリル、アジポニトリル等のジニトリル化合物などの添加剤を添加してもよい。添加剤の濃度は、例えば溶媒全体に対して０．１ｗｔ％以上５ｗｔ％以下とすればよい。
また、ポリマーを電解液で膨潤させたポリマーゲル電解質を用いてもよい。
ポリマーゲル電解質を用いることで、漏液性等に対する安全性が高まる。また、二次電池の薄型化および軽量化が可能である。
ゲル化されるポリマーとして、シリコーンゲル、アクリルゲル、アクリロニトリルゲル、ポリエチレンオキサイド系ゲル、ポリプロピレンオキサイド系ゲル、フッ素系ポリマーのゲル等を用いることができる。
ポリマーとしては、例えばポリエチレンオキシド（ＰＥＯ）などのポリアルキレンオキシド構造を有するポリマーや、ＰＶＤＦ、およびポリアクリロニトリル等、およびそれらを含む共重合体等を用いることができる。例えばＰＶＤＦとヘキサフルオロプロピレン（ＨＦＰ）の共重合体であるＰＶＤＦ−ＨＦＰを用いることができる。また、形成されるポリマーは、多孔質形状を有してもよい。
また、電解液の代わりに、硫化物系や酸化物系等の無機物材料を有する固体電解質や、ＰＥＯ（ポリエチレンオキシド）系等の高分子材料を有する固体電解質を用いることができる。固体電解質を用いる場合には、セパレータやスペーサの設置が不要となる。また、電池全体を固体化できるため、漏液のおそれがなくなり安全性が飛躍的に向上する。
本発明の一態様の二次電池は、全固体電池を用いることができる。本発明の一態様の二次電池は、複数のラミネート型の二次電池で構成する。ここでは全固体電池を用いたラミネート型の二次電池の一例を図１８（Ｄ）に示す。
図１８（Ｄ）に示すラミネート型の二次電池５００は、正極リード電極５１０と負極リード電極５１１を有する。
ラミネート型の二次電池の作製手順を簡単に説明する。まず、正極と負極を用意する。正極は正極集電体を有し、正極活物質層は正極集電体の表面に形成されている。また、正極は正極集電体が一部露出する領域（以下、タブ領域という）を有する。負極は負極集電体を有し、負極活物質層は負極集電体の表面に形成されている。また、負極は負極集電体が一部露出する領域、すなわちタブ領域を有する。
そして、負極、固体電解質層及び正極を積層する。ここでは負極を５組、正極を４組使用する例を示す。次に、正極のタブ領域同士の接合と、最表面の正極のタブ領域への正極リード電極５１０の接合を行う。接合には、例えば超音波溶接等を用いればよい。同様に、負極のタブ領域同士の接合と、最表面の負極のタブ領域への負極リード電極５１１の接合を行う。
次に外装体上に、負極、固体電解質層及び正極を配置する。固体電解質層としては、リチウムイオンを伝導できる固体成分を含む材料層（セラミックなど）であればよい。例えば、固体電解質層はセラミック粉末またはガラス粉末をスラリー化してシートを成型する。セラミックの定義は金属、非金属を問わず、酸化物、炭化物、窒化物、ホウ化物などの無機化合物の材料である。ガラスは非晶質であり、ガラス転移現象を有する材料と定義されるが、微結晶体化させたものをセラミックガラスと呼ぶこともある。セラミックガラスは結晶性を有するため、Ｘ線回析法により確認することができる。固体電解質としては酸化物固体電解質、硫化物固体電解質などを用いることができる。また、正極活物質層や負極活物質層にも固体電解質を含ませており、導電助剤を含ませてもよい。導電助剤は、電子伝導性を有している材料であればよく、例えば、炭素材料、金属材料などを用いることができる。
また、正極活物質として用いられる酸化物固体電解質としては、Ｌｉ３ＰＯ４、Ｌｉ３ＢＯ３、Ｌｉ４ＳｉＯ４、Ｌｉ４ＧｅＯ４、ＬｉＮｂＯ３、ＬｉＶＯ２、ＬｉＴｉＯ３、ＬｉＺｒＯ３などを用いることができる。また、これらの複合化合物であってもよく、例えばＬｉ３ＢＯ３−Ｌｉ４ＳｉＯ４などを挙げることができる。また、固体電解質の表面は１ｎｍ以上２０ｎｍ以下のコート層で少なくとも一部覆われていてもよく、コート層の材料は、Ｌｉイオン伝導性酸化物を用いる。
負極活物質として用いられる酸化物固体電解質としては、Ｎｂ２Ｏ５、Ｌｉ４Ｔｉ５Ｏ１２、ＳｉＯなどを挙げることができる。本明細書等において、ＳｉＯは例えば一酸化シリコンを指す。あるいはＳｉＯは、ＳｉＯ２と比較してシリコンの組成が多い材料を指し、ＳｉＯｘと表すこともできる。ここでｘは１近傍の値を有することが好ましい。例えばｘは、０．２以上１．５以下が好ましく、０．３以上１．２以下がより好ましい。
また、正極活物質として用いられる硫化物固体電解質としては、Ｌｉ及びＳを含む材料、具体的にはＬｉ７Ｐ３Ｓ１１、Ｌｉ２Ｓ−ＳｉＳ２、Ｌｉ２Ｓ−Ｐ２Ｓ５などを挙げることができる。
次に、外装体を折り曲げる。その後、外装体の外周部を接合する。外装体は金属箔と有機樹脂フィルムとを積層したラミネートフィルム、例えば、アルミニウム箔やステンレス箔を用い、接合には、例えば熱圧着等を用いればよい。このようにして、図１８（Ｄ）に示すラミネート型の二次電池５００を作製することができる。また、ここでは１枚のラミネートフィルムを用いて接合する例を示したが、２枚のラミネートフィルムを重ねて周縁部を接着させて封止する構成としてもよい。
また、図１８（Ａ）は、固体電池の概念を示す図であり、正極８１と負極８２の間に固体電解質層８３を有する。また、固体電池には薄膜型全固体電池とバルク型全固体電池がある。薄膜型全固体電池は、薄膜を積層することによって得られる全固体電池であり、バルク型全固体電池は微粒子を積層することによって得られる全固体電池である。
図１８（Ｂ）は、バルク型全固体電池の一例であり、正極８１の近傍に粒子状の正極活物質８７と、負極８２の近傍に粒子状の負極活物質８８を有し、それらの隙間を埋めるように固体電解質層８３が配置される。正極８１と負極８２との間を加圧プレスによって空隙がなくなるように複数種類の粒子を充填させている。
また、図１８（Ｃ）は、薄膜型全固体電池の一例である。薄膜型全固体電池の構成要素は気相法（真空蒸着法、溶射法、パルスレーザー堆積法、イオンプレーティング法、コールドスプレー法、エアロゾルデポジション法、スパッタリング法）を用いて成膜する。図１８（Ｃ）では基板８４上に配線電極８５、８６を形成した後、配線電極８５上に正極８１を形成し、正極８１上に固体電解質層８３を形成し、固体電解質層８３及び配線電極８６上に負極８２を形成してリチウムイオン蓄電池を作製する例である。基板８４としては、セラミックス基板、ガラス基板、プラスチック基板、金属基板などが挙げられる。
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態６）
本実施の形態では、車両に本発明の一態様である蓄電システムを搭載する例を示す。車両として例えば自動車、二輪車、自転車、等が挙げられる。
蓄電システムを車両に搭載すると、ハイブリッド車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、又はプラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）等の次世代クリーンエネルギー自動車を実現できる。
図１９において、本発明の一態様である蓄電システムを用いた車両を例示する。図１９（Ａ）に示す自動車８４００は、走行のための動力源として電気モーターを用いる電気自動車である。または、走行のための動力源として電気モーターとエンジンを適宜選択して用いることが可能なハイブリッド自動車である。本発明の一態様を用いることで、航続距離の長い車両を実現することができる。自動車８４００は蓄電システムを有する。蓄電システムは電気モーター８４０６を駆動するだけでなく、ヘッドライト８４０１やルームライト（図示せず）などの発光装置に電力を供給することができる。
また、蓄電システムは、自動車８４００が有するスピードメーター、タコメーターなどの表示装置に電力を供給することができる。また、蓄電システムは、自動車８４００が有するナビゲーションシステムなどに電力を供給することができる。
図１９（Ｂ）に示す自動車８５００は、自動車８５００が有する蓄電システムにプラグイン方式や非接触給電方式等により外部の充電設備から電力供給を受けて、充電することができる。図１９（Ｂ）に、地上設置型の充電装置８０２１から自動車８５００に搭載された蓄電システム８０２４に、ケーブル８０２２を介して充電を行っている状態を示す。充電に際しては、充電方法やコネクターの規格等はＣＨＡｄｅＭＯ（登録商標）やコンボ等の所定の方式で適宜行えばよい。充電装置８０２１は、商用施設に設けられた充電ステーションでもよく、また家庭の電源であってもよい。例えば、プラグイン技術によって、外部からの電力供給により自動車８５００に搭載された蓄電システム８０２４を充電することができる。充電は、ＡＣＤＣコンバータ等の変換装置を介して、交流電力を直流電力に変換して行うことができる。
また、図示しないが、受電装置を車両に搭載し、地上の送電装置から電力を非接触で供給して充電することもできる。この非接触給電方式の場合には、道路や外壁に送電装置を組み込むことで、停車中に限らず走行中に充電を行うこともできる。また、この非接触給電の方式を利用して、車両どうしで電力の送受信を行ってもよい。さらに、車両の外装部に太陽電池を設け、停車時や走行時に蓄電システムの充電を行ってもよい。このような非接触での電力の供給には、電磁誘導方式や磁界共鳴方式を用いることができる。
また、図１９（Ｃ）は、本発明の一態様の蓄電システムを用いた二輪車の一例である。図１９（Ｃ）に示すスクータ８６００は、蓄電システム８６０２、サイドミラー８６０１、方向指示灯８６０３を備える。蓄電システム８６０２は、方向指示灯８６０３に電気を供給することができる。
また、図１９（Ｃ）に示すスクータ８６００は、座席下収納８６０４に、蓄電システム８６０２を収納することができる。蓄電システム８６０２は、座席下収納８６０４が小型であっても、座席下収納８６０４に収納することができる。
また、図２０（Ａ）は、本発明の一態様の蓄電システムを用いた電動自転車の一例である。図２０（Ａ）に示す電動自転車８７００に、本発明の一態様の蓄電システムを適用することができる。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、複数の蓄電池と、保護回路と、ニューラルネットワークと、を有する。
電動自転車８７００は、電池パック８７０２を備える。電池パック８７０２は、運転者をアシストするモーターに電気を供給することができる。また、電池パック８７０２は、持ち運びができ、図２０（Ｂ）に自転車から取り外した状態を示している。また、電池パック８７０２は、本発明の一態様の蓄電システムが有する蓄電池８７０１が複数内蔵されており、そのバッテリー残量などを表示部８７０３で表示できるようにしている。また電池パック８７０２に、保護回路、ニューラルネットワーク、等が搭載されることが好ましい。
また、図２０（Ｃ）は、本発明の一態様の蓄電システムを用いた電動二輪車８７１０である。図２０（Ｃ）に示す電動二輪車８７１０に、本発明の一態様の蓄電システムを適用することができる。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、複数の蓄電池と、保護回路と、ニューラルネットワークと、を有する。
電動二輪車８７１０は、蓄電池８７１１、表示部８７１２、ハンドル８７１３を備える。蓄電池８７１１は、動力となるモーターに電気を供給することができる。表示部８７１２は、蓄電池８７１１の残量、電動二輪車８７１０の速度、水平状態等を表示することができる。蓄電池８７１１には、保護回路、ニューラルネットワーク、等が付属していることが好ましい。
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態７）
本実施の形態では、先の実施の形態で示した蓄電システムを電子機器に実装する例を説明する。
図２１（Ａ）および図２１（Ｂ）に、２つ折り可能なタブレット型端末の一例を示す。図２１（Ａ）および図２１（Ｂ）に示すタブレット型端末９６００は、筐体９６３０ａ、筐体９６３０ｂ、筐体９６３０ａと筐体９６３０ｂを接続する可動部９６４０、表示部９６３１、表示モード切り替えスイッチ９６２６、電源スイッチ９６２７、省電力モード切り替えスイッチ９６２５、留め具９６２９、操作スイッチ９６２８、を有する。表示部９６３１には、可撓性を有するパネルを用いることで、より広い表示部を有するタブレット端末とすることができる。図２１（Ａ）は、タブレット型端末９６００を開いた状態を示し、図２１（Ｂ）は、タブレット型端末９６００を閉じた状態を示している。
また、タブレット型端末９６００は、筐体９６３０ａおよび筐体９６３０ｂの内部に蓄電体９６３５を有する。蓄電体９６３５は、可動部９６４０を通り、筐体９６３０ａと筐体９６３０ｂに渡って設けられている。
表示部９６３１は、一部をタッチパネルの領域とすることができ、表示された操作キーにふれることでデータ入力をすることができる。また、タッチパネルのキーボード表示切り替えボタンが表示されている位置に指やスタイラスなどでふれることで表示部９６３１にキーボードボタン表示することができる。
また、表示モード切り替えスイッチ９６２６は、縦表示又は横表示などの表示の向きを切り替え、白黒表示やカラー表示の切り替えなどを選択できる。省電力モード切り替えスイッチ９６２５は、タブレット型端末９６００に内蔵している光センサで検出される使用時の外光の光量に応じて表示の輝度を最適なものとすることができる。タブレット型端末は光センサだけでなく、ジャイロ、加速度センサ等の傾きを検出するセンサなどの他の検出装置を内蔵させてもよい。
図２１（Ｂ）は、閉じた状態であり、タブレット型端末は、筐体９６３０、太陽電池９６３３、ＤＣＤＣコンバータ９６３６を含む充放電制御回路９６３４を有する。また、蓄電体９６３５として、本発明の一態様に係る蓄電システムを用いることができる。
先の実施の形態に示す通り、本発明の一態様の蓄電システムは蓄電池と、保護回路と、制御回路と、ニューラルネットワークと、を有することが好ましい。ここで、本発明の一態様の蓄電システムが有する制御回路、ニューラルネットワーク、保護回路、等の集積回路は例えば、表示部９６３１を制御する回路、例えば駆動回路等、と共にＩＣチップ上に設けられてもよい。あるいは、充放電制御回路９６３４と共にＩＣチップ上に設けられてもよい。
なお、タブレット型端末９６００は２つ折り可能なため、未使用時に筐体９６３０ａおよび筐体９６３０ｂを重ね合せるように折りたたむことができる。折りたたむことにより、表示部９６３１を保護できるため、タブレット型端末９６００の耐久性を高めることができる。
また、この他にも図２１（Ａ）および図２１（Ｂ）に示したタブレット型端末は、様々な情報（静止画、動画、テキスト画像など）を表示する機能、カレンダー、日付又は時刻などを表示部に表示する機能、表示部に表示した情報をタッチ入力操作又は編集するタッチ入力機能、様々なソフトウェア（プログラム）によって処理を制御する機能、等を有することができる。
タブレット型端末の表面に装着された太陽電池９６３３によって、電力をタッチパネル、表示部、又は映像信号処理部等に供給することができる。なお、太陽電池９６３３は、筐体９６３０の片面又は両面に設けることができ、蓄電体９６３５の充電を効率的に行う構成とすることができる。
また、図２１（Ｂ）に示す充放電制御回路９６３４の構成、および動作について図２１（Ｃ）にブロック図を示し説明する。図２１（Ｃ）には、太陽電池９６３３、蓄電体９６３５、ＤＣＤＣコンバータ９６３６、コンバータ９６３７、スイッチＳＷ１乃至ＳＷ３、表示部９６３１について示しており、蓄電体９６３５、ＤＣＤＣコンバータ９６３６、コンバータ９６３７、スイッチＳＷ１乃至ＳＷ３が、図２１（Ｂ）に示す充放電制御回路９６３４に対応する箇所となる。
まず外光により太陽電池９６３３により発電がされる場合の動作の例について説明する。太陽電池で発電した電力は、蓄電体９６３５を充電するための電圧となるようＤＣＤＣコンバータ９６３６で昇圧又は降圧がなされる。そして、表示部９６３１の動作に太陽電池９６３３からの電力が用いられる際にはスイッチＳＷ１をオンにし、コンバータ９６３７で表示部９６３１に必要な電圧に昇圧又は降圧をすることとなる。また、表示部９６３１での表示を行わない際には、ＳＷ１をオフにし、ＳＷ２をオンにして蓄電体９６３５の充電を行う構成とすればよい。
なお太陽電池９６３３については、発電手段の一例として示したが、特に限定されず、圧電素子（ピエゾ素子）や熱電変換素子（ペルティエ素子）などの他の発電手段による蓄電体９６３５の充電を行う構成であってもよい。例えば、無線（非接触）で電力を送受信して充電する無接点電力伝送モジュールや、また他の充電手段を組み合わせて行う構成としてもよい。
図２２に、他の蓄電システムおよび電子機器の例を示す。図２２（Ａ）に、本発明の一態様である蓄電システム８３００と、ソーラーパネル８２３０を有する住宅の例を示す。住宅には、地上設置型の充電装置８２４０が備えられているとより好ましい。また蓄電システム８３００は、保護回路と、制御回路と、ニューラルネットワークと、を有していることが好ましい。
蓄電システム８３００と、ソーラーパネル８２３０と、充電装置８２４０は配線８２３１等を介して電気的に接続されている。ソーラーパネル８２３０で得た電力は、蓄電システム８３００に充電することができる。蓄電システム８３００に蓄えられた電力は、自動車８２５０が有する蓄電池８２５１に充電することができる。なお自動車８２５０は電気自動車またはプラグインハイブリッド自動車である。
蓄電システム８３００に蓄えられた電力は、他の電子機器にも電力を供給することができる。たとえば図２２（Ｂ）に示すように、蓄電システム８３００と据え付け型の照明装置８１００を電気的に接続し、照明装置８１００に電力を供給することができる。照明装置８１００は、筐体８１０１、光源８１０２、制御回路８１０３等を有する。照明装置８１００は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、蓄電システム８３００に蓄積された電力を用いることもできる。よって、停電などにより商用電源から電力の供給が受けられない時でも、本発明の一態様に係る蓄電システム８３００と無停電電源として用いることで、照明装置８１００の利用が可能となる。
なお、図２２では天井８１０４に設けられた据え付け型の照明装置８１００を例示しているが、本発明の一態様に係る蓄電システム８３００は、天井８１０４以外、例えば側壁、床、窓等に設けられた据え付け型の照明装置に電力を供給してもよいし、卓上型の照明装置などに電力を供給してもよい。
また、光源８１０２には、電力を利用して人工的に光を得る人工光源を用いることができる。具体的には、白熱電球、蛍光灯などの放電ランプ、ＬＥＤや有機ＥＬ素子などの発光素子が、上記人工光源の一例として挙げられる。
同様に、蓄電システム８３００は表示装置８０００に電力を供給することができる。表示装置８０００は、筐体８００１、表示部８００２、スピーカ部８００３、制御回路８００４等を有する。表示装置８０００は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、蓄電システム８３００に蓄積された電力を用いることもできる。表示部８００２には、液晶表示装置、有機ＥＬ素子などの発光素子を各画素に備えた発光装置、電気泳動表示装置、ＤＭＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｉｃｒｏｍｉｒｒｏｒ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）、ＦＥＤ（Ｆｉｅｌｄ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｄｉｓｐｌａｙ）などの、半導体表示装置を用いることができる。
なお、表示装置には、ＴＶ放送受信用の他、パーソナルコンピュータ用、広告表示用など、全ての情報表示用表示装置が含まれる。
同様に、蓄電システム８３００は室内機８２００及び室外機８２０４を有するエアコンディショナーに電力を供給することができる。室内機８２００は、筐体８２０１、送風口８２０２、制御回路８２０３等を有する。エアコンディショナーは、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、蓄電システム８３００に蓄積された電力を用いることもできる。
なお、図２２（Ｂ）では、室内機と室外機で構成されるセパレート型のエアコンディショナーを例示しているが、室内機の機能と室外機の機能とを１つの筐体に有する一体型のエアコンディショナーに、本発明の一態様に係る蓄電システムから電力を供給してもよい。
また、蓄電システム８３００は充電装置８３０１を有していることが好ましい。充電装置８３０１を有すると、蓄電システム８３００から各種電子機器に充電を行うことができる。充電装置８３０１は、有線充電用であってもよいし、無線充電（非接触充電、ワイヤレス電力伝送ともいう）用の充電装置であってもよい。蓄電システム８３００が無線充電用の充電装置を有すると、無線充電システムを搭載したスマートフォン８３０２等を充電することができる。
本発明の一態様の蓄電システムを電子機器に実装する例を図２３（Ａ）乃至（Ｆ）に示す。本発明の一態様の蓄電システムを適用した電子機器として、例えば、テレビジョン装置（テレビ、又はテレビジョン受信機ともいう）、コンピュータ用などのモニタ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、デジタルフォトフレーム、携帯電話機（携帯電話、携帯電話装置ともいう）、携帯型ゲーム機、携帯情報端末、音響再生装置、パチンコ機などの大型ゲーム機などが挙げられる。
図２３（Ａ）は、携帯電話機の一例を示している。携帯電話機７４００は、筐体７４０１に組み込まれた表示部７４０２の他、操作ボタン７４０３、外部接続ポート７４０４、スピーカ７４０５、マイク７４０６などを備えている。なお、携帯電話機７４００は、本発明の一態様の蓄電システムを有する。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、蓄電池７４０７と、保護回路と、制御回路と、ニューラルネットワークと、を有している。
図２３（Ｂ）は、携帯電話機７４００を湾曲させた状態を示している。携帯電話機７４００を外部の力により変形させて全体を湾曲させると、その内部に設けられている蓄電池７４０７も湾曲される場合がある。このような場合には、蓄電池７４０７として、可撓性を有する蓄電池を用いることが好ましい。可撓性を有する蓄電池の曲げられた状態を図２３（Ｃ）に示す。
また、フレキシブルな形状を備える蓄電池を、家屋やビルの内壁または外壁や、自動車の内装または外装の曲面に沿って組み込むことも可能である。
図２３（Ｄ）は、バングル型の表示装置の一例を示している。携帯表示装置７１００は、筐体７１０１、表示部７１０２、操作ボタン７１０３、及び本発明の一態様の蓄電システムを有する。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、蓄電池７１０４と、保護回路と、制御回路と、ニューラルネットワークと、を有する。
図２３（Ｅ）は、腕時計型の携帯情報端末の一例を示している。携帯情報端末７２００は、筐体７２０１、表示部７２０２、バンド７２０３、バックル７２０４、操作ボタン７２０５、入出力端子７２０６などを備える。
携帯情報端末７２００は、移動電話、電子メール、文章閲覧及び作成、音楽再生、インターネット通信、コンピュータゲームなどの種々のアプリケーションを実行することができる。
表示部７２０２はその表示面が湾曲して設けられ、湾曲した表示面に沿って表示を行うことができる。また、表示部７２０２はタッチセンサを備え、指やスタイラスなどで画面に触れることで操作することができる。例えば、表示部７２０２に表示されたアイコン７２０７に触れることで、アプリケーションを起動することができる。
操作ボタン７２０５は、時刻設定のほか、電源のオン、オフ動作、無線通信のオン、オフ動作、マナーモードの実行及び解除、省電力モードの実行及び解除など、様々な機能を持たせることができる。例えば、携帯情報端末７２００に組み込まれたオペレーティングシステムにより、操作ボタン７２０５の機能を自由に設定することもできる。
また、携帯情報端末７２００は、通信規格された近距離無線通信を実行することが可能である。例えば無線通信可能なヘッドセットと相互通信することによって、ハンズフリーで通話することもできる。
また、携帯情報端末７２００は入出力端子７２０６を備え、他の情報端末とコネクターを介して直接データのやりとりを行うことができる。また入出力端子７２０６を介して充電を行うこともできる。なお、充電動作は入出力端子７２０６を介さずに無線給電により行ってもよい。
携帯情報端末７２００は、本発明の一態様の蓄電システムを有する。
携帯情報端末７２００はセンサを有することが好ましい。センサとして例えば、指紋センサ、脈拍センサ、体温センサ等の人体センサや、タッチセンサ、加圧センサ、加速度センサ、等が搭載されることが好ましい。
図２３（Ｆ）は、複数のローター７３０２を有する無人航空機７３００である。無人航空機７３００は、本発明の一態様である蓄電池システム７３０１と、カメラ７３０３と、アンテナ（図示しない）を有する。無人航空機７３００はアンテナを介して遠隔操作することができる。
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態８）
本実施の形態では、上記実施の形態に記載の半導体装置の一形態を、図２４および図２５を用いて説明する。
＜半導体装置１００の断面構造＞
図２４は半導体装置１００の一例を示す断面模式図である。半導体装置１００は、トランジスタ３００と、トランジスタ２００、および容量素子１４０を有する。トランジスタ２００はトランジスタ３００の上方に設けられ、容量素子１４０はトランジスタ３００、およびトランジスタ２００の上方に設けられている。
トランジスタ２００はチャネル形成領域に酸化物半導体を有するＯＳトランジスタである。
トランジスタ３００は、基板３１１上に設けられ、導電体３１６、絶縁体３１５、基板３１１の一部からなる半導体領域３１３、およびソース領域またはドレイン領域として機能する低抵抗領域３１４ａ、および低抵抗領域３１４ｂを有する。
トランジスタ３００は、ｐチャネル型、あるいはｎチャネル型のいずれでもよい。
半導体領域３１３のチャネルが形成される領域、その近傍の領域、ソース領域、またはドレイン領域となる低抵抗領域３１４ａ、および低抵抗領域３１４ｂなどにおいて、シリコン系半導体などの半導体を含むことが好ましく、単結晶シリコンを含むことが好ましい。または、Ｇｅ（ゲルマニウム）、ＳｉＧｅ（シリコンゲルマニウム）、ＧａＡｓ（ガリウムヒ素）、ＧａＡｌＡｓ（ガリウムアルミニウムヒ素）などを有する材料で形成してもよい。結晶格子に応力を与え、格子間隔を変化させることで有効質量を制御したシリコンを用いた構成としてもよい。
低抵抗領域３１４ａ、および低抵抗領域３１４ｂは、半導体領域３１３に適用される半導体材料に加え、ヒ素、リンなどのｎ型の導電性を付与する元素、またはホウ素などのｐ型の導電性を付与する元素を含む。
ゲート電極として機能する導電体３１６は、ヒ素、リンなどのｎ型の導電性を付与する元素、もしくはホウ素などのｐ型の導電性を付与する元素を含むシリコンなどの半導体材料、金属材料、合金材料、または金属酸化物材料などの導電性材料を用いることができる。
図２４に示すトランジスタ３００はチャネルが形成される半導体領域３１３（基板３１１の一部）が凸形状を有する。また、半導体領域３１３の側面および上面を、絶縁体３１５を介して、導電体３１６が覆うように設けられている。なお、導電体３１６は仕事関数を調整する材料を用いてもよい。このようなトランジスタ３００は半導体基板の凸部を利用していることからＦＩＮ型トランジスタとも呼ばれる。なお、凸部の上部に接して、凸部を形成するためのマスクとして機能する絶縁体を有していてもよい。また、ここでは半導体基板の一部を加工して凸部を形成する場合を示したが、ＳＯＩ基板を加工して凸形状を有する半導体膜を形成してもよい。
なお、図２４に示すトランジスタ３００は一例であり、その構造に限定されず、回路構成や駆動方法に応じて適切なトランジスタを用いればよい。
トランジスタ３００を覆って、絶縁体３２０、絶縁体３２２、絶縁体３２４、および絶縁体３２６が順に積層して設けられている。
絶縁体３２０、絶縁体３２２、絶縁体３２４、および絶縁体３２６として、例えば、酸化シリコン、酸化窒化シリコン、窒化酸化シリコン、窒化シリコン、酸化アルミニウム、酸化窒化アルミニウム、窒化酸化アルミニウム、窒化アルミニウムなどを用いればよい。
なお、本明細書中において、酸化窒化シリコンとは、その組成として窒素よりも酸素の含有量が多い材料を指し、窒化酸化シリコンとは、その組成として、酸素よりも窒素の含有量が多い材料を示す。また、本明細書中において、酸化窒化アルミニウムとは、その組成として窒素よりも酸素の含有量が多い材料を指し、窒化酸化アルミニウムとは、その組成として、酸素よりも窒素の含有量が多い材料を示す。
絶縁体３２２は、その下方に設けられるトランジスタ３００などによって生じる段差を平坦化する平坦化膜として機能してもよい。例えば、絶縁体３２２の上面は、平坦性を高めるために化学機械研磨（ＣＭＰ）法等を用いた平坦化処理により平坦化されていてもよい。
また、絶縁体３２４には、基板３１１、またはトランジスタ３００などから、トランジスタ２００が設けられる領域に、水素や不純物が拡散しないようなバリア性を有する膜を用いることが好ましい。
なお、絶縁体３２６は、絶縁体３２４よりも比誘電率が低いことが好ましい。例えば、絶縁体３２６の比誘電率は４未満が好ましく、３未満がより好ましい。また例えば、絶縁体３２６の比誘電率は、絶縁体３２４の比誘電率の０．７倍以下が好ましく、０．６倍以下がより好ましい。比誘電率が低い材料を層間膜とすることで、配線間に生じる寄生容量を低減することができる。
また、絶縁体３２０、絶縁体３２２、絶縁体３２４、および絶縁体３２６には導電体３２８、および導電体３３０等が埋め込まれている。なお、導電体３２８、および導電体３３０はプラグ、または配線として機能する。また、プラグまたは配線として機能する導電体は、複数の構造をまとめて同一の符号を付与する場合がある。また、本明細書等において、配線と、配線と電気的に接続するプラグとが一体物であってもよい。すなわち、導電体の一部が配線として機能する場合、および導電体の一部がプラグとして機能する場合もある。
各プラグ、および配線（導電体３２８、および導電体３３０等）の材料としては、金属材料、合金材料、金属窒化物材料、または金属酸化物材料などの導電性材料を、単層または積層して用いることができる。耐熱性と導電性を両立するタングステンやモリブデンなどの高融点材料を用いることが好ましく、タングステンを用いることが好ましい。または、アルミニウムや銅などの低抵抗導電性材料で形成することが好ましい。低抵抗導電性材料を用いることで配線抵抗を低くすることができる。
絶縁体３２６、および導電体３３０上に、配線層を設けてもよい。例えば、図２４において、絶縁体３５０、絶縁体３５２、絶縁体３５４、絶縁体３６０、絶縁体３６２、絶縁体３６４、絶縁体３７０、絶縁体３７２、絶縁体３７４、絶縁体３８０、絶縁体３８２および絶縁体３８４が順に積層して設けられている。また、これら絶縁体には、導電体３５６、導電体３６６、導電体３７６および導電体３８６が形成されている。これら導電体は、プラグ、または配線として機能する。なおこれら導電体は、導電体３２８、および導電体３３０と同様の材料を用いて設けることができる。
なお、絶縁体３５０、絶縁体３６０、絶縁体３７０および絶縁体３８０は、絶縁体３２４と同様に、水素に対するバリア性を有する絶縁体を用いることが好ましい。また、導電体３５６、導電体３６６、導電体３７６および導電体３８６は、水素に対するバリア性を有する導電体を含むことが好ましい。例えば、絶縁体３５０と導電体３５６に着目した場合、絶縁体３５０が有する開口部に導電体３５６が形成されることで、トランジスタ３００からトランジスタ２００への水素の拡散を抑制することができる。他の絶縁体と導電体についても同じことが言える。
なお、水素に対するバリア性を有する導電体としては、例えば、窒化タンタル等を用いるとよい。また、窒化タンタルと導電性が高いタングステンを積層することで、配線としての導電性を保持したまま、トランジスタ３００からの水素の拡散を抑制することができる。
絶縁体３８４上には絶縁体２１４および絶縁体２１６が積層して設けられている。絶縁体２１４および絶縁体２１６のいずれかは、酸素や水素に対してバリア性のある物質を用いることが好ましい。
絶縁体２１４には、例えば、基板３１１またはトランジスタ３００を設ける領域などから、トランジスタ２００を設ける領域に、水素や不純物が拡散しないようなバリア性を有する膜を用いることが好ましい。従って、絶縁体３２４と同様の材料を用いることができる。
また、水素に対するバリア性を有する膜として、例えば、絶縁体２１４には、酸化アルミニウム、酸化ハフニウム、酸化タンタルなどの金属酸化物を用いることが好ましい。
また、例えば、絶縁体２１６には、絶縁体３２０と同様の材料を用いることができる。また、比較的誘電率が低い材料を層間膜とすることで、配線間に生じる寄生容量を低減することができる。例えば、絶縁体２１６として、酸化シリコン膜や酸化窒化シリコン膜などを用いることができる。
また、絶縁体２１４および絶縁体２１６には、導電体２１８、及びトランジスタ２００を構成する導電体（例えばバックゲートとして機能する電極）等が埋め込まれている。導電体２１８は、導電体３２８、および導電体３３０と同様の材料を用いて設けることができる。
導電体２１８は、酸素、水素、および水に対するバリア性を有する導電体であることが好ましい。当該構成により、トランジスタ３００とトランジスタ２００とは、酸素、水素、および水に対するバリア性を有する層で、分離することができ、トランジスタ３００からトランジスタ２００への水素の拡散を抑制することができる。
絶縁体２１６の上方には、トランジスタ２００が設けられている。なお、トランジスタ２００としては、ＯＳトランジスタを用いればよい。トランジスタ２００の詳細は後述する実施の形態９で説明を行う。
トランジスタ２００の上方には、絶縁体２８０を設ける。絶縁体２８０には、過剰酸素領域が形成されていることが好ましい。特に、トランジスタ２００に酸化物半導体を用いる場合、トランジスタ２００近傍の層間膜などに、過剰酸素領域を有する絶縁体を設けることで、トランジスタ２００が有する酸化物２３０の酸素欠損を低減することで、信頼性を向上させることができる。また、トランジスタ２００を覆う絶縁体２８０は、その下方の凹凸形状を被覆する平坦化膜として機能してもよい。なお、絶縁体２８０は、トランジスタ２００の上部に形成される絶縁体２２５に接して設けられる。
過剰酸素領域を有する絶縁体として、具体的には、加熱により一部の酸素が脱離する酸化物材料を用いることが好ましい。加熱により酸素を脱離する酸化物とは、ＴＤＳ分析にて、酸素原子に換算しての酸素の脱離量が１．０×１０１８ａｔｏｍｓ／ｃｍ３以上、好ましくは３．０×１０２０ａｔｏｍｓ／ｃｍ３以上である酸化物膜である。なお、上記ＴＤＳ分析時における膜の表面温度としては１００℃以上７００℃以下、または１００℃以上５００℃以下の範囲が好ましい。
例えばこのような材料として、酸化シリコンまたは酸化窒化シリコンを含む材料を用いることが好ましい。または、金属酸化物を用いることもできる。
絶縁体２８０上に、絶縁体２８２を設ける構成にしてもよい。絶縁体２８２は、酸素や水素に対してバリア性のある物質を用いることが好ましい。従って、絶縁体２８２には、絶縁体２１４と同様の材料を用いることができる。例えば、絶縁体２８２には、酸化アルミニウム、酸化ハフニウム、酸化タンタルなどの金属酸化物を用いることが好ましい。また、例えば、絶縁体２８２をスパッタリング法によって、酸素を含むプラズマを用いて成膜すると該絶縁体の下地層となる絶縁体２８０へ酸素を添加することができる。
また、絶縁体２８２上には、絶縁体２８６が設けられている。絶縁体２８６は、絶縁体３２０と同様の材料を用いることができる。また、比較的誘電率が低い材料を層間膜とすることで、配線間に生じる寄生容量を低減することができる。例えば、絶縁体２８６として、酸化シリコン膜や酸化窒化シリコン膜などを用いることができる。
また、絶縁体２２０、絶縁体２２２、絶縁体２２４、絶縁体２２５、絶縁体２８０、絶縁体２８２、および絶縁体２８６には、導電体２４６、および導電体２４８等が埋め込まれている。
導電体２４６、および導電体２４８は、導電体３２８、および導電体３３０と同様の材料を用いて設けることができる。
続いて、トランジスタ２００の上方には、容量素子１４０が設けられている。容量素子１４０は、導電体１１０と、導電体１２０、および絶縁体１０５とを有する。
また、導電体２４６、および導電体２４８上に、導電体１１２を設けてもよい。なお、導電体１１２、および導電体１１０は、同時に形成することができる。
導電体１１２、および導電体１１０には、モリブデン、チタン、タンタル、タングステン、アルミニウム、銅、クロム、ネオジム、スカンジウムから選ばれた元素を含む金属膜、または上述した元素を成分とする金属窒化物膜（窒化タンタル膜、窒化チタン膜、窒化モリブデン膜、窒化タングステン膜）等を用いることができる。又は、インジウム錫酸化物、酸化タングステンを含むインジウム酸化物、酸化タングステンを含むインジウム亜鉛酸化物、酸化チタンを含むインジウム酸化物、酸化チタンを含むインジウム錫酸化物、インジウム亜鉛酸化物、酸化ケイ素を添加したインジウム錫酸化物などの導電性材料を適用することもできる。
図２４では、導電体１１２、および導電体１１０は単層構造を示したが、当該構成に限定されず、２層以上の積層構造でもよい。例えば、バリア性を有する導電体と導電性が高い導電体との間に、バリア性を有する導電体、および導電性が高い導電体に対して密着性が高い導電体を形成してもよい。
また、導電体１１２、および導電体１１０上に、容量素子１４０の誘電体として、絶縁体１０５を設ける。絶縁体１０５は、例えば、酸化シリコン、酸化窒化シリコン、窒化酸化シリコン、窒化シリコン、酸化アルミニウム、酸化窒化アルミニウム、窒化酸化アルミニウム、窒化アルミニウム、酸化ハフニウム、酸化窒化ハフニウム、窒化酸化ハフニウム、窒化ハフニウムなどを用いればよく、積層または単層で設けることができる。
例えば、絶縁体１０５には、酸化窒化シリコンなどの絶縁耐力が大きい材料を用いるとよい。当該構成により、容量素子１４０は、絶縁体１０５を有することで、絶縁耐力が向上し、容量素子１４０の静電破壊を抑制することができる。
絶縁体１０５上に、導電体１１０と重畳するように、導電体１２０を設ける。なお、導電体１２０は、金属材料、合金材料、または金属酸化物材料などの導電性材料を用いることができる。耐熱性と導電性を両立するタングステンやモリブデンなどの高融点材料を用いることが好ましく、特にタングステンを用いることが好ましい。また、導電体などの他の構造と同時に形成する場合は、低抵抗金属材料であるＣｕ（銅）やＡｌ（アルミニウム）等を用いればよい。
導電体１２０、および絶縁体１０５上には、絶縁体１５０が設けられている。絶縁体１５０は、絶縁体３２０と同様の材料を用いて設けることができる。また、絶縁体１５０は、その下方の凹凸形状を被覆する平坦化膜として機能してもよい。
また、絶縁体１５０には、導電体１５６が埋め込まれている。なお、導電体１５６は、導電体３２８、および導電体３３０と同様の材料を用いて設けることができる。
また、導電体１５６上に、導電体１６６が設けられている。また、導電体１６６、及び絶縁体１５０上に、絶縁体１６０が設けられている。また、絶縁体１６０は、その下方の凹凸形状を被覆する平坦化膜として機能してもよい。
以上が構成例についての説明である。本構成を用いることで、ＯＳトランジスタを用いた半導体装置において、電気特性の変動を抑制すると共に、信頼性を向上させることができる。または、ＯＳトランジスタを用いた半導体装置において、消費電力を低減することができる。または、ＯＳトランジスタを用いた半導体装置において、微細化または高集積化を図ることができる。または、微細化または高集積化された半導体装置を生産性良く提供することができる。
＜半導体装置１００の変形例＞
また、本実施の形態の変形例の一例を、図２５に示す。
図２５は、図２４のトランジスタ２００をトランジスタ２０１に置き替えた場合の断面模式図である。トランジスタ２００と同様、トランジスタ２０１はＯＳトランジスタである。なお、トランジスタ２０１の詳細は後述する実施の形態９で説明を行う。
図２５のその他の構成要素の詳細は、図２４の記載を参酌すればよい。
なお、本実施の形態は、本明細書で示す他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態９）
本実施の形態では、実施の形態８に示すトランジスタ２００およびトランジスタ２０１の詳細について、図２６及び図２７を用いて説明を行う。
＜＜トランジスタ２００＞＞
まず、図２４に示すトランジスタ２００の詳細について説明を行う。
図２６（Ａ）は、トランジスタ２００を有する半導体装置の上面図である。また、図２６（Ｂ）は、図２６（Ａ）にＡ１−Ａ２の一点鎖線で示す部位の断面図であり、トランジスタ２００のチャネル長方向の断面図でもある。また、図２６（Ｃ）は、図２６（Ａ）にＡ３−Ａ４の一点鎖線で示す部位の断面図であり、トランジスタ２００のチャネル幅方向の断面図でもある。図２６（Ａ）の上面図では、図の明瞭化のために一部の要素を省いて図示している。
図２６（Ａ）乃至（Ｃ）に示すように、トランジスタ２００は、基板（図示せず）の上に配置された絶縁体２２４と、絶縁体２２４の上に配置された金属酸化物４０６ａと、金属酸化物４０６ａの上面の少なくとも一部に接して配置された金属酸化物４０６ｂと、金属酸化物４０６ｂの上に配置された絶縁体４１２と、絶縁体４１２の上に配置された導電体４０４ａと、導電体４０４ａの上に配置された導電体４０４ｂと、導電体４０４ｂの上に配置された絶縁体４１９と、絶縁体４１２、導電体４０４ａ、および導電体４０４ｂ、および絶縁体４１９の側面に接して配置された絶縁体４１８と、金属酸化物４０６ｂの上面に接し、かつ絶縁体４１８の側面に接して配置された絶縁体２２５と、を有する。ここで、図２６（Ｂ）に示すように、絶縁体４１８の上面は、絶縁体４１９の上面と略一致することが好ましい。また、絶縁体２２５は、絶縁体４１９、導電体４０４、絶縁体４１８、および金属酸化物４０６を覆って設けられることが好ましい。
以下において、金属酸化物４０６ａと金属酸化物４０６ｂをまとめて金属酸化物４０６という場合がある。なお、トランジスタ２００では、金属酸化物４０６ａおよび金属酸化物４０６ｂを積層する構成について示しているが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、金属酸化物４０６ｂのみを設ける構成にしてもよい。また、導電体４０４ａと導電体４０４ｂをまとめて導電体４０４という場合がある。なお、トランジスタ２００では、導電体４０４ａおよび導電体４０４ｂを積層する構成について示しているが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、導電体４０４ｂのみを設ける構成にしてもよい。
導電体４４０は、導電体４４０ａ、４４０ｂを有する。絶縁体３８４の開口の内壁に接して導電体４４０ａが形成され、さらに内側に導電体４４０ｂが形成されている。ここで、導電体４４０ａおよび導電体４４０ｂの上面の高さと、絶縁体３８４の上面の高さは同程度にできる。なお、トランジスタ２００では、導電体４４０ａおよび導電体４４０ｂを積層する構成について示しているが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、導電体４４０ｂのみを設ける構成にしてもよい。
導電体３１０は、導電体３１０ａ、導電体３１０ｂを有する。導電体３１０ａは、絶縁体２１４および絶縁体２１６の開口の内壁に接して形成され、さらに内側に導電体３１０ｂが形成されている。よって、導電体３１０ａは導電体４４０ｂに接する構成が好ましい。ここで、導電体３１０ａおよび導電体３１０ｂの上面の高さと、絶縁体２１６の上面の高さは同程度にできる。なお、トランジスタ２００では、導電体３１０ａおよび導電体３１０ｂを積層する構成について示しているが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、導電体３１０ｂのみを設ける構成にしてもよい。
導電体４０４は、トップゲートとして機能でき、導電体３１０は、バックゲートとして機能できる。バックゲートの電位は、トップゲートと同電位としてもよいし、接地電位や、任意の電位としてもよい。また、バックゲートの電位をトップゲートと連動させず独立して変化させることで、トランジスタのしきい値電圧を変化させることができる。
導電体４４０は、導電体４０４と同様にチャネル幅方向に延伸されており、導電体３１０、すなわちバックゲートに電位を印加する配線として機能する。ここで、バックゲートの配線として機能する導電体４４０の上に積層して、絶縁体２１４および絶縁体２１６に埋め込まれた導電体３１０を設けることにより、導電体４４０と導電体４０４の間に絶縁体２１４および絶縁体２１６などが設けられ、導電体４４０と導電体４０４の間の寄生容量を低減し、絶縁耐圧を高めることができる。導電体４４０と導電体４０４の間の寄生容量を低減することで、トランジスタのスイッチング速度を向上させ、高い周波数特性を有するトランジスタにすることができる。また、導電体４４０と導電体４０４の間の絶縁耐圧を高めることで、トランジスタ２００の信頼性を向上させることができる。よって、絶縁体２１４および絶縁体２１６の膜厚を大きくすることが好ましい。なお、導電体４４０の延伸方向はこれに限られず、例えば、トランジスタ２００のチャネル長方向に延伸されてもよい。
ここで、導電体３１０ａおよび導電体４４０ａは、水または水素などの不純物の透過を抑制する機能を有する（透過しにくい）導電性材料を用いることが好ましい。例えば、タンタル、窒化タンタル、ルテニウムまたは酸化ルテニウムなどを用いることが好ましく、単層または積層とすればよい。これにより、下層から水素、水などの不純物が導電体４４０および導電体３１０を通じて上層に拡散するのを抑制することができる。なお、導電体３１０ａおよび導電体４４０ａは、水素原子、水素分子、水分子、酸素原子、酸素分子、窒素原子、窒素分子、酸化窒素分子（Ｎ２Ｏ、ＮＯ、ＮＯ２など）、銅原子などの不純物または、酸素（例えば、酸素原子、酸素分子など）の少なくとも一の透過を抑制する機能を有することが好ましい。また、以下において、不純物の透過を抑制する機能を有する導電性材料について記載する場合も同様である。導電体３１０ａおよび導電体４４０ａが酸素の透過を抑制する機能を持つことにより、導電体３１０ｂおよび導電体４４０ｂが酸化して導電率が低下することを防ぐことができる。
また、導電体３１０ｂは、タングステン、銅、またはアルミニウムを主成分とする導電性材料を用いることが好ましい。導電体４４０ｂは、配線として機能するため、導電体３１０ｂより導電性が高い導電体を用いることが好ましく、例えば、銅、またはアルミニウムを主成分とする導電性材料を用いることができる。また、図示しないが、導電体３１０ｂ、および導電体４４０ｂは積層構造としても良く、例えば、チタン、窒化チタンと上記導電性材料との積層としてもよい。
絶縁体２１４は、下層から水または水素などの不純物がトランジスタに混入するのを防ぐバリア絶縁膜として機能できる。なお、絶縁体２１４は、水素原子、水素分子、水分子、窒素原子、窒素分子、酸化窒素分子（Ｎ２Ｏ、ＮＯ、ＮＯ２など）、銅原子などの不純物の少なくとも一の透過を抑制する機能を有することが好ましい。また、絶縁体２１４は、酸素（例えば、酸素原子または酸素分子など）の透過を抑制する機能を有する絶縁性材料を用いることが好ましい。これにより、絶縁体２２４などに含まれる酸素が下方拡散するのを抑制することができる。
また、導電体４４０の上に導電体３１０を積層して設ける構成にすることにより、導電体４４０と導電体３１０の間に絶縁体２１４を設けることができる。ここで、導電体４４０ｂに銅など拡散しやすい金属を用いても、絶縁体２１４として窒化シリコンなどを設けることにより、当該金属が絶縁体２１４より上の層に拡散するのを防ぐことができる。
また、絶縁体２２２は、水または水素などの不純物、および酸素の透過を抑制する機能を有する絶縁性材料を用いることが好ましい。これにより、絶縁体２２２より下層から水素、水などの不純物が絶縁体２２２より上層に拡散するのを抑制することができる。さらに、絶縁体２２４などに含まれる酸素が下方拡散するのを抑制することができる。
また、絶縁体２２４中の水、水素または窒素酸化物などの不純物濃度が低減されていることが好ましい。例えば、絶縁体２２４の水素の脱離量は、昇温脱離ガス分析法（ＴＤＳ（Ｔｈｅｒｍａｌ Ｄｅｓｏｒｐｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ））において、膜の表面温度が５０℃から５００℃の範囲において、水素分子に換算した脱離量が、絶縁体２２４の面積当たりに換算して、２×１０１５ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ／ｃｍ２以下、好ましくは１×１０１５ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ／ｃｍ２以下、より好ましくは５×１０１４ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ／ｃｍ２以下であればよい。また、絶縁体２２４は、加熱により酸素が放出される絶縁体を用いて形成することが好ましい。
絶縁体４１２は、第１のゲート絶縁膜として機能でき、絶縁体２２０、絶縁体２２２、および絶縁体２２４は、第２のゲート絶縁膜として機能できる。なお、トランジスタ２００では、絶縁体２２０、絶縁体２２２、および絶縁体２２４を積層する構成について示しているが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、絶縁体２２０、絶縁体２２２、および絶縁体２２４のうちいずれか２層を積層した構造にしてもよいし、いずれか１層を用いる構造にしてもよい。
金属酸化物４０６は、酸化物半導体として機能する金属酸化物を用いることが好ましい。金属酸化物としては、エネルギーギャップが２ｅＶ以上、好ましくは２．５ｅＶ以上のものを用いることが好ましい。このように、エネルギーギャップの広い金属酸化物を用いることで、トランジスタのオフ電流を低減することができる。
金属酸化物を用いたトランジスタは、非導通状態において極めてリーク電流が小さいため、低消費電力の半導体装置が提供できる。また、金属酸化物は、スパッタリング法などを用いて成膜できるため、高集積型の半導体装置を構成するトランジスタに用いることができる。
金属酸化物４０６は、少なくともインジウムまたは亜鉛を含むことが好ましい。特にインジウムおよび亜鉛を含むことが好ましい。また、それらに加えて、アルミニウム、ガリウム、イットリウムまたはスズなどが含まれていることが好ましい。また、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステン、またはマグネシウムなどから選ばれた一種、または複数種が含まれていてもよい。
ここでは、金属酸化物４０６が、インジウム、元素Ｍおよび亜鉛を有するＩｎ−Ｍ−Ｚｎ酸化物である場合を考える。なお、元素Ｍは、アルミニウム、ガリウム、イットリウムまたはスズなどとする。そのほかの元素Ｍに適用可能な元素としては、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステン、マグネシウムなどがある。ただし、元素Ｍとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。
なお、本明細書等において、窒素を有する金属酸化物も金属酸化物（ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ）と総称する場合がある。また、窒素を有する金属酸化物を、金属酸窒化物（ｍｅｔａｌ ｏｘｙｎｉｔｒｉｄｅ）と呼称してもよい。
ここで、金属酸化物４０６ａに用いる金属酸化物において、構成元素中の元素Ｍの原子数比が、金属酸化物４０６ｂに用いる金属酸化物における、構成元素中の元素Ｍの原子数比より大きいことが好ましい。また、金属酸化物４０６ａに用いる金属酸化物において、Ｉｎに対する元素Ｍの原子数比が、金属酸化物４０６ｂに用いる金属酸化物における、Ｉｎに対する元素Ｍの原子数比より大きいことが好ましい。また、金属酸化物４０６ｂに用いる金属酸化物において、元素Ｍに対するＩｎの原子数比が、金属酸化物４０６ａに用いる金属酸化物における、元素Ｍに対するＩｎの原子数比より大きいことが好ましい。
以上のような金属酸化物を金属酸化物４０６ａとして用いて、金属酸化物４０６ａの伝導帯下端のエネルギーが、金属酸化物４０６ｂの伝導帯下端のエネルギーが低い領域における、伝導帯下端のエネルギーより高くなることが好ましい。また、言い換えると、金属酸化物４０６ａの電子親和力が、金属酸化物４０６ｂの伝導帯下端のエネルギーが低い領域における電子親和力より小さいことが好ましい。
ここで、金属酸化物４０６ａおよび金属酸化物４０６ｂにおいて、伝導帯下端のエネルギー準位はなだらかに変化する。換言すると、連続的に変化または連続接合するともいうことができる。このようにするためには、金属酸化物４０６ａと金属酸化物４０６ｂとの界面において形成される混合層の欠陥準位密度を低くするとよい。
具体的には、金属酸化物４０６ａと金属酸化物４０６ｂが、酸素以外に共通の元素を有する（主成分とする）ことで、欠陥準位密度が低い混合層を形成することができる。例えば、金属酸化物４０６ｂがＩｎ−Ｇａ−Ｚｎ酸化物の場合、金属酸化物４０６ａとして、Ｉｎ−Ｇａ−Ｚｎ酸化物、Ｇａ−Ｚｎ酸化物、酸化ガリウムなどを用いるとよい。
このとき、キャリアの主たる経路は金属酸化物４０６ｂに形成されるナローギャップ部分となる。金属酸化物４０６ａと金属酸化物４０６ｂとの界面における欠陥準位密度を低くすることができるため、界面散乱によるキャリア伝導への影響が小さく、高いオン電流が得られる。
また、金属酸化物４０６は、領域４２６ａ、領域４２６ｂ、および領域４２６ｃを有する。領域４２６ａは、図２６（Ｂ）に示すように、領域４２６ｂと領域４２６ｃに挟まれる。領域４２６ｂおよび領域４２６ｃは、絶縁体２２５の成膜により低抵抗化された領域であり、領域４２６ａより導電性が高い領域となる。領域４２６ｂおよび領域４２６ｃは、絶縁体２２５の成膜雰囲気に含まれる、水素または窒素などの不純物元素が添加される。これにより、金属酸化物４０６ｂの絶縁体２２５と重なる領域を中心に、添加された不純物元素により酸素欠損が形成され、さらに当該不純物元素が酸素欠損に入り込むことで、キャリア密度が高くなり、低抵抗化される。
よって、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃは、領域４２６ａより、水素および窒素の少なくとも一方の濃度が大きくなることが好ましい。水素または窒素の濃度は、二次イオン質量分析法（ＳＩＭＳ：Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｉｏｎ Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）などを用いて測定すればよい。ここで、領域４２６ａの水素または窒素の濃度としては、金属酸化物４０６ｂの絶縁体４１２と重なる領域の中央近傍（例えば、金属酸化物４０６ｂの絶縁体４１２のチャネル長方向の両側面からの距離が概略等しい部分）の水素または窒素の濃度を測定すればよい。
なお、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃは、酸素欠損を形成する元素、または酸素欠損と結合する元素を添加されることで低抵抗化される。このような元素としては、代表的には水素、ホウ素、炭素、窒素、フッ素、リン、硫黄、塩素、チタン、希ガス等が挙げられる。また、希ガス元素の代表例としては、ヘリウム、ネオン、アルゴン、クリプトン、及びキセノン等がある。よって、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃは、上記元素の一つまたは複数を含む構成にすればよい。
また、金属酸化物４０６ａは、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃにおいて、元素Ｍに対するＩｎの原子数比が、金属酸化物４０６ｂの元素Ｍに対するＩｎの原子数比と同程度になることが好ましい。言い換えると、金属酸化物４０６ａは、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃにおける元素Ｍに対するＩｎの原子数比が、領域４２６ａにおける元素Ｍに対するＩｎの原子数比より大きいことが好ましい。ここで、金属酸化物４０６は、インジウムの含有率を高くすることで、キャリア密度を高くし、低抵抗化を図ることができる。このような構成にすることにより、トランジスタ２００の作製工程において、金属酸化物４０６ｂの膜厚が薄くなり、金属酸化物４０６ｂの電気抵抗が大きくなった場合でも、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃにおいて、金属酸化物４０６ａが十分低抵抗化されており、金属酸化物４０６の領域４２６ｂおよび領域４２６ｃはソース領域およびドレイン領域として機能させることができる。
図２６（Ｂ）に示す領域４２６ａ近傍の拡大図を、図２７（Ａ）に示す。図２７（Ａ）に示すように、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃは、金属酸化物４０６の少なくとも絶縁体２２５と重なる領域に形成される。ここで、金属酸化物４０６ｂの領域４２６ｂおよび領域４２６ｃの一方は、ソース領域として機能でき、他方はドレイン領域として機能できる。また、金属酸化物４０６ｂの領域４２６ａはチャネル形成領域として機能できる。
なお、図２６（Ｂ）および図２７（Ａ）では、領域４２６ａ、領域４２６ｂ、および領域４２６ｃが、金属酸化物４０６ｂおよび金属酸化物４０６ａに形成されているが、これらの領域は少なくとも金属酸化物４０６ｂに形成されていればよい。また、図２６（Ｂ）などでは、領域４２６ａと領域４２６ｂの境界、および領域４２６ａと領域４２６ｃの境界を金属酸化物４０６の上面に対して略垂直に表示しているが、本実施の形態はこれに限られるものではない。例えば、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃが金属酸化物４０６ｂの表面近傍では導電体４０４側に張り出し、金属酸化物４０６ａの下面近傍では、絶縁体２２５側に後退する形状になる場合がある。
トランジスタ２００では、図２７（Ａ）に示すように、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃが、金属酸化物４０６の絶縁体２２５と接する領域と、絶縁体４１８、および絶縁体４１２の両端部近傍と重なる領域に形成される。このとき、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃの導電体４０４と重なる部分は、所謂オーバーラップ領域（Ｌｏｖ領域ともいう）として機能する。Ｌｏｖ領域を有する構造とすることで、金属酸化物４０６のチャネル形成領域と、ソース領域およびドレイン領域との間に高抵抗領域が形成されないため、トランジスタのオン電流および移動度を大きくすることができる。
ただし、本実施の形態に示す半導体装置はこれに限られるものではない。例えば、図２７（Ｂ）に示すように、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃが、金属酸化物４０６の絶縁体２２５および絶縁体４１８と重なる領域に形成される構成にしてもよい。なお、図２７（Ｂ）に示す構成を別言すると、導電体４０４のチャネル長方向の幅と、領域４２６ａとの幅と、が概略一致している構成である。図２７（Ｂ）に示す構成とすることで、ソース領域およびドレイン領域との間に高抵抗領域が形成されないため、トランジスタのオン電流を大きくすることができる。また、図２７（Ｂ）に示す構成とすることで、チャネル長方向において、ソース領域およびドレイン領域と、ゲートとが重ならないため、不要な容量が形成されるのを抑制することができる。
このように、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃの範囲を適宜選択することにより、回路設計に合わせて、要求に見合う電気特性を有するトランジスタを容易に提供することができる。
絶縁体４１２は、金属酸化物４０６ｂの上面に接して配置されることが好ましい。絶縁体４１２は、加熱により酸素が放出される絶縁体を用いて形成することが好ましい。このような絶縁体４１２を金属酸化物４０６ｂの上面に接して設けることにより、金属酸化物４０６ｂに効果的に酸素を供給することができる。また、絶縁体２２４と同様に、絶縁体４１２中の水または水素などの不純物濃度が低減されていることが好ましい。絶縁体４１２の膜厚は、１ｎｍ以上２０ｎｍ以下とするのが好ましく、例えば、１ｎｍ程度の膜厚にすればよい。
絶縁体４１２は酸素を含むことが好ましい。例えば、昇温脱離ガス分光法分析（ＴＤＳ分析）にて、１００℃以上７００℃以下または１００℃以上５００℃以下の表面温度の範囲で、酸素分子の脱離量を絶縁体４１２の面積当たりに換算して、１×１０１４ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ／ｃｍ２以上、好ましくは２×１０１４ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ／ｃｍ２以上、より好ましくは４×１０１４ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ／ｃｍ２以上であればよい。
絶縁体４１２、導電体４０４、および絶縁体４１９は、金属酸化物４０６ｂと重なる領域を有する。また、絶縁体４１２、導電体４０４ａ、導電体４０４ｂ、および絶縁体４１９の側面は略一致することが好ましい。
導電体４０４ａとして、導電性酸化物を用いることが好ましい。例えば、金属酸化物４０６ａまたは金属酸化物４０６ｂとして用いることができる金属酸化物を用いることができる。特に、Ｉｎ−Ｇａ−Ｚｎ系酸化物のうち、導電性が高い、金属の原子数比が［Ｉｎ］：［Ｇａ］：［Ｚｎ］＝４：２：３から４．１、およびその近傍値のものを用いることが好ましい。このような導電体４０４ａを設けることで、導電体４０４ｂへの酸素の透過を抑制し、酸化によって導電体４０４ｂの電気抵抗値が増加することを防ぐことができる。
また、このような導電性酸化物を、スパッタリング法を用いて成膜することで、絶縁体４１２に酸素を添加し、金属酸化物４０６ｂに酸素を供給することが可能となる。これにより、金属酸化物４０６の領域４２６ａの酸素欠損を低減することができる。
導電体４０４ｂは、例えばタングステンなどの金属を用いることができる。また、導電体４０４ｂとして、導電体４０４ａに窒素などの不純物を添加して導電体４０４ａの導電性を向上できる導電体を用いてもよい。例えば導電体４０４ｂは、窒化チタンなどを用いることが好ましい。また、導電体４０４ｂを、窒化チタンなどの金属窒化物と、その上にタングステンなどの金属を積層した構造にしてもよい。
ここで、ゲート電極の機能を有する導電体４０４が、絶縁体４１２を介して、金属酸化物４０６ｂの領域４２６ａ近傍の上面及びチャネル幅方向の側面を覆うように設けられる。従って、ゲート電極としての機能を有する導電体４０４の電界によって、金属酸化物４０６ｂの領域４２６ａ近傍の上面及びチャネル幅方向の側面を電気的に取り囲むことができる。導電体４０４の電界によって、チャネル形成領域を電気的に取り囲むトランジスタの構造を、ｓｕｒｒｏｕｎｄｅｄ ｃｈａｎｎｅｌ（ｓ−ｃｈａｎｎｅｌ）構造とよぶ。そのため、金属酸化物４０６ｂの領域４２６ａ近傍の上面及びチャネル幅方向の側面にチャネルを形成することができるので、ソース−ドレイン間に大電流を流すことができ、導通時の電流（オン電流）を大きくすることができる。また、金属酸化物４０６ｂの領域４２６ａ近傍の上面及びチャネル幅方向の側面が、導電体４０４の電界によって取り囲まれていることから、非導通時のリーク電流（オフ電流）を小さくすることができる。
導電体４０４ｂの上に絶縁体４１９が配置されることが好ましい。また、絶縁体４１９、導電体４０４ａ、導電体４０４ｂ、および絶縁体４１２の側面は略一致することが好ましい。絶縁体４１９は、原子層堆積（ＡＬＤ：Ａｔｏｍｉｃ Ｌａｙｅｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）法を用いて成膜することが好ましい。これにより、絶縁体４１９の膜厚を１ｎｍ以上２０ｎｍ以下程度、好ましくは５ｎｍ以上１０ｎｍ以下程度で成膜することができる。ここで、絶縁体４１９は、絶縁体４１８と同様に、水または水素などの不純物、および酸素の透過を抑制する機能を有する絶縁性材料を用いることが好ましく、例えば、酸化アルミニウムまたは酸化ハフニウムなどを用いることが好ましい。
このような絶縁体４１９を設けることにより、水または水素などの不純物、および酸素の透過を抑制する機能を有する絶縁体４１９と絶縁体４１８で導電体４０４の上面と側面を覆うことができる。これにより、導電体４０４を介して、水または水素などの不純物が金属酸化物４０６に混入することを防ぐことができる。このように、絶縁体４１８と絶縁体４１９はゲートを保護するゲートキャップとしての機能を有する。
絶縁体４１８は、絶縁体４１２、導電体４０４、および絶縁体４１９の側面に接して設けられる。また、絶縁体４１８の上面は、絶縁体４１９の上面に略一致することが好ましい。絶縁体４１８は、ＡＬＤ法を用いて成膜することが好ましい。これにより、絶縁体４１８の膜厚を１ｎｍ以上２０ｎｍ以下程度、好ましくは１ｎｍ以上３ｎｍ以下程度、例えば１ｎｍで成膜することができる。
上記の通り、金属酸化物４０６の領域４２６ｂおよび領域４２６ｃは、絶縁体２２５の成膜で添加された不純物元素によって形成される。トランジスタが微細化され、チャネル長が１０ｎｍ乃至３０ｎｍ程度に形成されている場合、ソース領域またはドレイン領域に含まれる不純物元素が拡散し、ソース領域とドレイン領域が電気的に導通する恐れがある。これに対して、本実施の形態に示すように、絶縁体４１８を形成することにより、金属酸化物４０６の絶縁体２２５と接する領域どうしの間の距離を大きくすることができるので、ソース領域とドレイン領域が電気的に導通することを防ぐことができる。さらに、ＡＬＤ法を用いて、絶縁体４１８を形成することで、微細化されたチャネル長と同程度以下の膜厚にし、必要以上にソース領域とドレイン領域の距離が広がって、抵抗が増大することをふせぐことができる。
ここで、絶縁体４１８および絶縁体４１９は、水または水素などの不純物、および酸素の透過を抑制する機能を有する絶縁性材料を用いることが好ましい。これにより、絶縁体４１２中の酸素が外部に拡散することを防ぐことができる。また、絶縁体４１２の端部などから金属酸化物４０６に水素、水などの不純物が浸入するのを抑制することができる。
絶縁体４１８は、ＡＬＤ法を用いて絶縁膜を成膜してから、異方性エッチングを行って、当該絶縁膜のうち、絶縁体４１２、導電体４０４、および絶縁体４１９の側面に接する部分を残存させて形成することが好ましい。これにより、上記のように膜厚の薄い絶縁体を容易に形成することができる。また、このとき、導電体４０４の上に、絶縁体４１９を設けておくことで、当該異方性エッチングで絶縁体４１９が一部除去されても、絶縁体４１８の絶縁体４１２および導電体４０４に接する部分を十分残存させることができる。
絶縁体２２５は、絶縁体４１９、絶縁体４１８、金属酸化物４０６および絶縁体２２４を覆って設けられる。ここで、絶縁体２２５は、絶縁体４１９および絶縁体４１８の上面に接し、かつ絶縁体４１８の側面に接して設けられる。絶縁体２２５は、上述の通り、水素または窒素などの不純物を金属酸化物４０６に添加して、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃを形成する。このため、絶縁体２２５は、水素および窒素の少なくとも一方を有することが好ましい。
また、絶縁体２２５は、金属酸化物４０６ｂの上面に加えて、金属酸化物４０６ｂの側面および金属酸化物４０６ａの側面に接して設けられることが好ましい。これにより、領域４２６ｂおよび領域４２６ｃにおいて、金属酸化物４０６ｂの側面および金属酸化物４０６ａの側面まで低抵抗化することができる。
また、絶縁体２２５は、水または水素などの不純物、および酸素の透過を抑制する機能を有する絶縁性材料を用いることが好ましい。例えば、絶縁体２２５として、窒化シリコン、窒化酸化シリコン、酸化窒化シリコン、窒化アルミニウム、窒化酸化アルミニウムなどを用いることが好ましい。
絶縁体２２５の上に絶縁体２８０を設けることが好ましい。絶縁体２８０は、絶縁体２２４などと同様に、膜中の水または水素などの不純物濃度が低減されていることが好ましい。
絶縁体２８０および絶縁体２２５に形成された開口に導電体４５０ａおよび導電体４５１ａと、導電体４５０ｂおよび導電体４５１ｂと、が配置される。導電体４５０ａおよび導電体４５１ａと、導電体４５０ｂおよび導電体４５１ｂと、は、導電体４０４を挟んで対向して設けられることが好ましい。
ここで、絶縁体２８０および絶縁体２２５の開口の内壁に接して導電体４５０ａが形成され、さらに内側に導電体４５１ａが形成されている。当該開口の底部の少なくとも一部には金属酸化物４０６の領域４２６ｂが位置しており、導電体４５０ａは領域４２６ｂと接する。同様に、絶縁体２８０および絶縁体２２５の開口の内壁に接して導電体４５０ｂが形成され、さらに内側に導電体４５１ｂが形成されている。当該開口の底部の少なくとも一部には金属酸化物４０６の領域４２６ｃが位置しており、導電体４５０ｂは領域４２６ｃと接する。
導電体４５０ａおよび導電体４５１ａはソース電極およびドレイン電極の一方として機能し、導電体４５０ｂおよび導電体４５１ｂはソース電極およびドレイン電極の他方として機能する。
導電体４５０ａおよび導電体４５０ｂは、導電体３１０ａなどと同様に、水または水素などの不純物の透過を抑制する機能を有する導電性材料を用いることが好ましい。
また、導電体４５１ａおよび導電体４５１ｂは、タングステン、銅、またはアルミニウムを主成分とする導電性材料を用いることが好ましい。また、図示しないが、導電体４５１ａおよび導電体４５１ｂは積層構造としても良く、例えば、チタン、窒化チタンと上記導電性材料との積層としてもよい。
次に、トランジスタ２００の構成材料について説明する。
＜基板＞
トランジスタ２００を形成する基板としては、例えば、絶縁体基板、半導体基板または導電体基板を用いればよい。絶縁体基板としては、例えば、ガラス基板、石英基板、サファイア基板、安定化ジルコニア基板（イットリア安定化ジルコニア基板など）、樹脂基板などがある。また、半導体基板としては、例えば、シリコン、ゲルマニウムなどの半導体基板、または炭化シリコン、シリコンゲルマニウム、ヒ化ガリウム、リン化インジウム、酸化亜鉛、酸化ガリウムからなる化合物半導体基板などがある。さらには、前述の半導体基板内部に絶縁体領域を有する半導体基板、例えばＳＯＩ（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｏｎ Ｉｎｓｕｌａｔｏｒ）基板などがある。導電体基板としては、黒鉛基板、金属基板、合金基板、導電性樹脂基板などがある。または、金属の窒化物を有する基板、金属の酸化物を有する基板などがある。さらには、絶縁体基板に導電体または半導体が設けられた基板、半導体基板に導電体または絶縁体が設けられた基板、導電体基板に半導体または絶縁体が設けられた基板などがある。または、これらの基板に素子が設けられたものを用いてもよい。基板に設けられる素子としては、容量素子、抵抗素子、スイッチ素子、発光素子、記憶素子などがある。
また、基板として、可とう性基板を用いてもよい。なお、可とう性基板上にトランジスタを設ける方法としては、非可とう性の基板上にトランジスタを作製した後、トランジスタを剥離し、可とう性基板である基板に転置する方法もある。その場合には、非可とう性基板とトランジスタとの間に剥離層を設けるとよい。なお、基板として、繊維を編みこんだシート、フィルムまたは箔などを用いてもよい。また、基板が伸縮性を有してもよい。また、基板は、折り曲げや引っ張りをやめた際に、元の形状に戻る性質を有してもよい。または、元の形状に戻らない性質を有してもよい。基板は、例えば、５μｍ以上７００μｍ以下、好ましくは１０μｍ以上５００μｍ以下、さらに好ましくは１５μｍ以上３００μｍ以下の厚さとなる領域を有する。基板を薄くすると、トランジスタを有する半導体装置を軽量化することができる。また、基板を薄くすることで、ガラスなどを用いた場合にも伸縮性を有する場合や、折り曲げや引っ張りをやめた際に、元の形状に戻る性質を有する場合がある。そのため、落下などによって基板上の半導体装置に加わる衝撃などを緩和することができる。即ち、丈夫な半導体装置を提供することができる。
可とう性基板である基板としては、例えば、金属、合金、樹脂もしくはガラス、またはそれらの繊維などを用いることができる。可とう性基板である基板は、線膨張率が低いほど環境による変形が抑制されて好ましい。可とう性基板である基板としては、例えば、線膨張率が１×１０−３／Ｋ以下、５×１０−５／Ｋ以下、または１×１０−５／Ｋ以下である材質を用いればよい。樹脂としては、例えば、ポリエステル、ポリオレフィン、ポリアミド（ナイロン、アラミドなど）、ポリイミド、ポリカーボネート、アクリルなどがある。特に、アラミドは、線膨張率が低いため、可とう性基板である基板として好適である。
＜絶縁体＞
絶縁体としては、絶縁性を有する酸化物、窒化物、酸化窒化物、窒化酸化物、金属酸化物、金属酸化窒化物、金属窒化酸化物などがある。
トランジスタを、水素などの不純物および酸素の透過を抑制する機能を有する絶縁体で囲うことによって、トランジスタの電気特性を安定にすることができる。例えば、絶縁体２２２、絶縁体２１４として、水素などの不純物および酸素の透過を抑制する機能を有する絶縁体を用いればよい。
水素などの不純物および酸素の透過を抑制する機能を有する絶縁体としては、例えば、ホウ素、炭素、窒素、酸素、フッ素、マグネシウム、アルミニウム、シリコン、リン、塩素、アルゴン、ガリウム、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、ランタン、ネオジム、ハフニウムまたはタンタルを含む絶縁体を、単層で、または積層で用いればよい。
また、例えば、絶縁体２２２および絶縁体２１４としては、酸化アルミニウム、酸化マグネシウム、酸化ガリウム、酸化ゲルマニウム、酸化イットリウム、酸化ジルコニウム、酸化ランタン、酸化ネオジム、酸化ハフニウムまたは酸化タンタルなどの金属酸化物、窒化酸化シリコンまたは窒化シリコンなどを用いればよい。なお、絶縁体２２２および絶縁体２１４は、酸化アルミニウムまたは酸化ハフニウムなどを有することが好ましい。
絶縁体３８４、絶縁体２１６、絶縁体２２０、絶縁体２２４および絶縁体４１２としては、例えば、ホウ素、炭素、窒素、酸素、フッ素、マグネシウム、アルミニウム、シリコン、リン、塩素、アルゴン、ガリウム、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、ランタン、ネオジム、ハフニウムまたはタンタルを含む絶縁体を、単層で、または積層で用いればよい。例えば、絶縁体３８４、絶縁体２１６、絶縁体２２０、絶縁体２２４および絶縁体４１２としては、酸化シリコン、酸化窒化シリコンまたは、窒化シリコンを有することが好ましい。
絶縁体２２０、絶縁体２２２、絶縁体２２４、および／または絶縁体４１２は、比誘電率の高い絶縁体を有することが好ましい。例えば、絶縁体２２０、絶縁体２２２、絶縁体２２４、および／または絶縁体４１２は、酸化ガリウム、酸化ハフニウム、酸化ジルコニウム、アルミニウムおよびハフニウムを有する酸化物、アルミニウムおよびハフニウムを有する酸化窒化物、シリコンおよびハフニウムを有する酸化物、シリコンおよびハフニウムを有する酸化窒化物またはシリコンおよびハフニウムを有する窒化物などを有することが好ましい。または、絶縁体２２０、絶縁体２２２、絶縁体２２４、および／または絶縁体４１２は、酸化シリコンまたは酸化窒化シリコンと、比誘電率の高い絶縁体と、の積層構造を有することが好ましい。
絶縁体３８４、絶縁体２１６、および絶縁体２８０は、比誘電率の低い絶縁体を有することが好ましい。例えば、絶縁体３８４、絶縁体２１６、および絶縁体２８０は、酸化シリコン、酸化窒化シリコン、窒化酸化シリコン、窒化シリコン、フッ素を添加した酸化シリコン、炭素を添加した酸化シリコン、炭素および窒素を添加した酸化シリコン、空孔を有する酸化シリコンまたは樹脂などを有することが好ましい。または、絶縁体３８４、絶縁体２１６、および絶縁体２８０は、酸化シリコン、酸化窒化シリコン、窒化酸化シリコン、窒化シリコン、フッ素を添加した酸化シリコン、炭素を添加した酸化シリコン、炭素および窒素を添加した酸化シリコンまたは空孔を有する酸化シリコンと、樹脂と、の積層構造を有することが好ましい。酸化シリコンおよび酸化窒化シリコンは、熱的に安定であるため、樹脂と組み合わせることで、熱的に安定かつ比誘電率の低い積層構造とすることができる。樹脂としては、例えば、ポリエステル、ポリオレフィン、ポリアミド（ナイロン、アラミドなど）、ポリイミド、ポリカーボネートまたはアクリルなどがある。
絶縁体４１８および絶縁体４１９としては、例えば、酸化アルミニウム、酸化ハフニウム、酸化マグネシウム、酸化ガリウム、酸化ゲルマニウム、酸化イットリウム、酸化ジルコニウム、酸化ランタン、酸化ネオジムまたは酸化タンタルなどの金属酸化物、窒化酸化シリコンまたは窒化シリコンなどを用いればよい。
＜導電体＞
導電体４０４ａ、導電体４０４ｂ、導電体３１０ａ、導電体３１０ｂ、導電体４５０ａ、導電体４５０ｂ、導電体４５１ａおよび導電体４５１ｂとしては、アルミニウム、クロム、銅、銀、金、白金、タンタル、ニッケル、チタン、モリブデン、タングステン、ハフニウム、バナジウム、ニオブ、マンガン、マグネシウム、ジルコニウム、ベリリウム、インジウム、ルテニウムなどから選ばれた金属元素を１種以上含む材料を用いることができる。また、リン等の不純物元素を含有させた多結晶シリコンに代表される、電気伝導度が高い半導体、ニッケルシリサイドなどのシリサイドを用いてもよい。
また、上記導電体、特に導電体４０４ａ、導電体３１０ａ、導電体４５０ａ、および導電体４５０ｂとして、金属酸化物４０６に適用可能な金属酸化物に含まれる金属元素および酸素を含む導電性材料を用いてもよい。また、前述した金属元素および窒素を含む導電性材料を用いてもよい。例えば、窒化チタン、窒化タンタルなどの窒素を含む導電性材料を用いてもよい。また、インジウム錫酸化物、酸化タングステンを含むインジウム酸化物、酸化タングステンを含むインジウム亜鉛酸化物、酸化チタンを含むインジウム酸化物、酸化チタンを含むインジウム錫酸化物、インジウム亜鉛酸化物、シリコンを添加したインジウム錫酸化物を用いてもよい。また、窒素を含むインジウムガリウム亜鉛酸化物を用いてもよい。
また、上記の材料で形成される導電層を複数積層して用いてもよい。例えば、前述した金属元素を含む材料と、酸素を含む導電性材料と、を組み合わせた積層構造としてもよい。また、前述した金属元素を含む材料と、窒素を含む導電性材料と、を組み合わせた積層構造としてもよい。また、前述した金属元素を含む材料と、酸素を含む導電性材料と、窒素を含む導電性材料と、を組み合わせた積層構造としてもよい。
なお、トランジスタのチャネル形成領域に酸化物を用いる場合は、ゲート電極として前述した金属元素を含む材料と、酸素を含む導電性材料と、を組み合わせた積層構造を用いることが好ましい。この場合は、酸素を含む導電性材料をチャネル形成領域側に設けるとよい。酸素を含む導電性材料をチャネル形成領域側に設けることで、当該導電性材料から離脱した酸素がチャネル形成領域に供給されやすくなる。
＜＜トランジスタ２０１＞＞
次に、図２５に示すトランジスタ２０１の詳細について説明を行う。
図２８（Ａ）は、トランジスタ２０１の上面図である。また、図２８（Ｂ）は、図２８（Ａ）にＡ１−Ａ２の一点鎖線で示す部位の断面図であり、トランジスタ２０１のチャネル長方向の断面図でもある。また、図２８（Ｃ）は、図２８（Ａ）にＡ３−Ａ４の一点鎖線で示す部位の断面図であり、トランジスタ２０１のチャネル幅方向の断面図でもある。図２８（Ａ）の上面図では、図の明瞭化のために一部の要素を省いて図示している。また、トランジスタ２０１の構成要素のうち、トランジスタ２００と共通のものについては、符号を同じくする。
図２８（Ａ）から（Ｃ）に示すように、トランジスタ２０１は、基板（図示せず）の上に配置された絶縁体２２４と、絶縁体２２４の上に配置された金属酸化物４０６ａと、金属酸化物４０６ａの上面の少なくとも一部に接して配置された金属酸化物４０６ｂと、金属酸化物４０６ｂの上面の少なくとも一部に接して配置された導電体４５２ａおよび導電体４５２ｂと、金属酸化物４０６ｂの上面の少なくとも一部に接し且つ導電体４５２ａおよび導電体４５２ｂの上に配置された金属酸化物４０６ｃと、金属酸化物４０６ｃの上に配置された絶縁体４１３と、絶縁体４１３の上に配置された導電体４０５ａと、導電体４０５ａの上に配置された導電体４０５ｂと、導電体４０５ｂの上に配置された絶縁体４２０と、を有する。
導電体４０５（導電体４０５ａおよび導電体４０５ｂ）は、トップゲートとして機能でき、導電体３１０は、バックゲートとして機能できる。バックゲートの電位は、トップゲートと同電位としてもよいし、接地電位や、任意の電位としてもよい。また、バックゲートの電位をトップゲートと連動させず独立して変化させることで、トランジスタのしきい値電圧を変化させることができる。
導電体４０５ａは、図２６の導電体４０４ａと同様の材料を用いて設けることができる。導電体４０５ｂは、図２６の導電体４０４ｂと同様の材料を用いて設けることができる。
導電体４５２ａはソース電極またはドレイン電極の一方としての機能を有し、導電体４５２ｂはソース電極またはドレイン電極の他方としての機能を有する。
導電体４５２ａ、４５２ｂは、アルミニウム、チタン、クロム、ニッケル、銅、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、銀、タンタル、またはタングステンなどの金属、またはこれを主成分とする合金を用いることができる。また、図では単層構造を示したが、２層以上の積層構造としてもよい。また、酸化インジウム、酸化錫または酸化亜鉛を含む透明導電材料を用いてもよい。
トランジスタ２０１において、チャネルは金属酸化物４０６ｂに形成されることが好ましい。そのため、金属酸化物４０６ｃは金属酸化物４０６ｂよりも絶縁性が比較的高い材料を用いることが好ましい。金属酸化物４０６ｃは、金属酸化物４０６ａと同様の材料を用いればよい。
トランジスタ２０１は、金属酸化物４０６ｃを設けることで、トランジスタ２０１を埋め込みチャネル型のトランジスタとすることができる。また、導電体４５２ａおよび導電体４５２ｂの端部の酸化を防ぐことができる。また、導電体４０５と導電体４５２ａ（または導電体４０５と導電体４５２ｂ）との間のリーク電流を防ぐことができる。なお、金属酸化物４０６ｃは、場合によっては省略してもよい。
絶縁体４２０は、水または水素などの不純物、および酸素の透過を抑制する機能を有する絶縁性材料を用いることが好ましい。例えば、絶縁体４２０として、酸化アルミニウム、酸化マグネシウム、酸化ガリウム、酸化ゲルマニウム、酸化イットリウム、酸化ジルコニウム、酸化ランタン、酸化ネオジム、酸化ハフニウムまたは酸化タンタルなどの金属酸化物、窒化酸化シリコンまたは窒化シリコンなどを用いればよい。
トランジスタ２０１は、絶縁体４２０を設けることで、導電体４０５が酸化することを防ぐことができる。また、水または水素などの不純物が、金属酸化物４０６へ侵入することを防ぐことができる。
トランジスタ２０１は、トランジスタ２００と比べて、金属酸化物４０６ｂと電極（ソース電極またはドレイン電極）との接触面積を大きくすることができる。また、図２６に示す領域４２６ｂおよび領域４２６ｃを作製する工程が不要になる。そのため、トランジスタ２０１は、トランジスタ２００よりもオン電流を大きくすることができる。また製造工程を簡略化することができる。
トランジスタ２０１のその他の構成要素の詳細は、トランジスタ２００の記載を参照すればよい。
なお、本実施の形態は、本明細書で示す他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。
本実施例では、本発明の一態様であるニューラルネットワークを二次電池の異常発生（具体的にはマイクロショート発生）の予測および検出に用いる例について説明する。
図２９（Ｃ）にマイクロショートが発生した充放電カーブの模式図の一例を示す。
マイクロショートとは、二次電池の内部の微小な短絡のことを指しており、短絡して充放電不可能というほどではなく、微小な短絡部でわずかに短絡電流が流れてしまう現象を指している。マイクロショートの原因は、充放電が複数回行われることによって、正極活物質の不均一な分布により、正極の一部と負極の一部で局所的な電流の集中が生じ、セパレータの一部が機能しなくなる箇所が発生、または副反応による副反応物の発生によりミクロな短絡が生じていると言われている。
理想的な二次電池としては、二次電池の小型化のため、セパレータの薄膜化が望まれており、さらに、高い電圧での急速給電による充電が望まれており、どちらも二次電池にマイクロショートが生じやすい構成となっている。また、マイクロショートが繰り返し発生することで二次電池の異常発熱、及び発火などの重大事故に繋がる可能性がある。
従って、マイクロショートを早期発見し、未然に重大事故を防ぐための蓄電システム、または二次電池の制御システムを構成する上で、まず、ニューラルネットワークを用いて二次電池の異常発生の予測を試みた。
ニューラルネットワークとしては、ＬＳＴＭと呼ばれる再帰型ニューラルネットワークを用いた。ＬＳＴＭのネットワークは時系列データを扱うのに適したモデルで、一定時間ごとに充電電圧を測定し、蓄積された時系列データから少し先の充電特性を予測することができる。ＬＳＴＭのアルゴリズムは、Ｐｙｔｈｏｎ（Ｃｈａｉｎｅｒ）で作成した。それをもとに、酸化物半導体をチャネル形成領域に有するトランジスタを含む回路を用いてシステムを実現した。ＬＳＴＭのネットワークモデルを図２９（Ａ）に示す。
図２９（Ｂ）中の実線は、充電途中の充電カーブを示しており、点線部分が予測した充電カーブを示している。
具体的には、正常な充電カーブを学習させ、少し先の予測された充電カーブが重なっている期間は異常なしと判断し、一方、図２９（Ｃ）の充電カーブの右端部に示すような波形の乱れ、即ちマイクロショートが発生し、正常の充電カーブにずれが生じた時点で異常有りと判断することで検知する。
図３０（Ａ）は、リチウムイオン二次電池で発生するマイクロショートを模擬的に発生させ、その挙動を予測し、ディスプレイに、リアルタイムでの様子（充電カーブ）を示す試作機のブロック図である。
図３０（Ａ）において６０１は疑似異常発生スイッチであり、６０２はバッテリーとみなすことのできるエミュレータである。エミュレータ６０２から充電測定データを出力し、コントローラＩＣ６０３で測定及び判定を行う。ＯＳ−ＬＳＩ推論チップ６０４は、積和演算回路内にＯＳ−ＦＥＴを用いた不揮発性メモリを有しており、重みの値を常にロードし続ける事ができる。コントローラＩＣ６０３から積和演算用の入力データを入力し、ＯＳ−ＬＳＩ推論チップ６０４から演算結果を出力し、それぞれ表示色を変えてディスプレイ６０５に推論結果のデータと、測定データと、を重ねて比較できるように設定した。なお、ノート型パーソナルコンピュータのディスプレイ６０５で２つの充電カーブ（例えば、緑色：測定データ、黄色：予測された充電カーブ）の表示をおこなっている。
図３０（Ｂ）は、上記ブロック図と対応する試作機の外観写真である。図３０（Ｂ）の右下のボードにはＯＳ−ＬＳＩ推論チップ６０４が搭載されている。また、図３０（Ｂ）において、中央のボードがコントローラＩＣ６０３であり、疑似異常発生スイッチ６０１を有するエミュレータ６０２が左下に配置されている。
また、図３１は、図３０（Ｂ）に示した試作機に加えて、実際のコイン型のリチウムイオン二次電池をモニタリングするパネルを右側に設置し、異常の予測をリアルタイムで表示する試作機の外観写真である。
また、ここで上述したＬＳＴＭのアルゴリズムについて以下に詳細に説明する。
上記アルゴリズムにおいて、ｔは時間、ｌは層のｉｎｄｅｘである。つまり、ｔ−１は前の時間、ｌ−１は前の層を表す。上記式中の記号◎はアダマール積（要素積（ｅｌｅｍｅｎｔ ｗｉｓｅ ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎ））を表し、以下の式のような演算を行う。
また、Ｔは２ｎ次元を４ｎ次元に変換する行列演算で、ｎ個の要素ごとに”ｓｉｇｍ”、”ｔａｎｈ”の計算を行い、ｎ個の要素を持つベクトル、ｉ（ｉｎｐｕｔ ｇａｔｅ）、ｆ（ｆｏｒｇｅｔ ｇａｔｅ）、ｏ（ｏｕｔｐｕｔ ｇａｔｅ）、ｇ（ｉｎｐｕｔ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｇａｔｅ）に変換する。“ｓｉｇｍ”はｓｉｇｍｏｉｄ関数、”ｔａｎｈ”はｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃ ｔａｎｇｅｎｔ関数を演算することを意味している。
上記演算の種類は、積和演算、ｅｌｅｍｅｎｔ ｗｉｓｅ ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎ、活性化関数（ｓｉｇｍｏｉｄ ｏｒ ｔａｎｈ）になる。なお、ＬＳＴＭは全結合した層のネットワークを含む場合もあり、そこでも「積和演算」が行われる。
Ｌ層の計算を、時間Ｔｉｍｅ＝０〜ｔ ｓｔｅｐ行い、その際、推論計算では重みは変化しないようにする。ただし、本実施例ではＴｉｍｅ＝０は実質１に相当するため、１〜ｔ＋１ｓｔｅｐとなる。値は、ｃｅｌｌ ｓｔａｔｅと出力は前の値を保存しておいて、次のｔｉｍｅ ｓｔｅｐで用いる。入力はその都度新しいものが来る。（Ｃｅｌｌ ｓｔａｔｅ、出力の保存値は入力値として用いた後は必要ないので、書き換えが可能となる。）
実際の演算としては、全体を図３２に示す。また、図３２中のＰＵの単位を図３３に示す。また、図３３中のＡＵの単位を図３４に示す。また、図３４のＮＮＭの単位を図３５に示す。図３５のＬＳＴＭの単位を図３６に示す。図３６は、ＬＳＴＭのアルゴリズムとなる。
図３５において、ネットワークは５層とし、そのうちＬＳＴＭを３層としている。また、隠れ層の数は３０層とした。
上記アルゴリズムで予測された波形は、精度よく予測できており、異常検知できれば、直ちに充電を停止または警告表示を行う制御システムを構築することができる。
８１ 正極
８２ 負極
８３ 固体電解質層
８４ 基板
８５ 配線電極
８６ 配線電極
８７ 正極活物質
８８ 負極活物質
１００ 半導体装置
１０５ 絶縁体
１１０ 導電体
１１２ 導電体
１２０ 導電体
１３０ 蓄電システム
１３１ 制御回路
１３５ 蓄電池
１３５＿ｋ 蓄電池
１３５＿ｍ 蓄電池
１３５＿Ｓ 蓄電池
１３５＿１ 蓄電池
１３５＿２ 蓄電池
１３５＿３ 蓄電池
１３５＿４ 蓄電池
１３７ 保護回路
１３７＿Ｓ 保護回路
１３７＿２ 保護回路
１４０ 容量素子
１４１ スイッチ群
１４２ スイッチ群
１４４ 抵抗素子
１４５ 抵抗素子
１４６ 容量素子
１４７ トランジスタ
１４８ トランジスタ
１４９ 集積回路
１５０ 絶縁体
１５６ 導電体
１６０ 絶縁体
１６６ 導電体
２００ トランジスタ
２０１ トランジスタ
２１４ 絶縁体
２１６ 絶縁体
２１８ 導電体
２２０ 絶縁体
２２２ 絶縁体
２２４ 絶縁体
２２５ 絶縁体
２３０ 酸化物
２４６ 導電体
２４８ 導電体
２８０ 絶縁体
２８２ 絶縁体
２８６ 絶縁体
３００ トランジスタ
３１０ 導電体
３１０ａ 導電体
３１０ｂ 導電体
３１１ 基板
３１３ 半導体領域
３１４ａ 低抵抗領域
３１４ｂ 低抵抗領域
３１５ 絶縁体
３１６ 導電体
３２０ 絶縁体
３２２ 絶縁体
３２４ 絶縁体
３２６ 絶縁体
３２８ 導電体
３３０ 導電体
３５０ 絶縁体
３５２ 絶縁体
３５４ 絶縁体
３５６ 導電体
３６０ 絶縁体
３６２ 絶縁体
３６４ 絶縁体
３６６ 導電体
３７０ 絶縁体
３７２ 絶縁体
３７４ 絶縁体
３７６ 導電体
３８０ 絶縁体
３８２ 絶縁体
３８４ 絶縁体
３８６ 導電体
４０４ 導電体
４０４ａ 導電体
４０４ｂ 導電体
４０５ 導電体
４０５ａ 導電体
４０５ｂ 導電体
４０６ 金属酸化物
４０６ａ 金属酸化物
４０６ｂ 金属酸化物
４０６ｃ 金属酸化物
４１２ 絶縁体
４１３ 絶縁体
４１８ 絶縁体
４１９ 絶縁体
４２０ 絶縁体
４２６ａ 領域
４２６ｂ 領域
４２６ｃ 領域
４４０ 導電体
４４０ａ 導電体
４４０ｂ 導電体
４５０ａ 導電体
４５０ｂ 導電体
４５１ａ 導電体
４５１ｂ 導電体
４５２ａ 導電体
４５２ｂ 導電体
５００ 二次電池
５１０ 正極リード電極
５１１ 負極リード電極
６０１ 疑似異常発生スイッチ
６０２ エミュレータ
６０３ コントローラＩＣ
６０４ ＯＳ−ＬＳＩ推論チップ
６０５ ディスプレイ
７００ 二次電池
７０１ 正極キャップ
７０２ 電池缶
７０３ 正極端子
７０４ 正極
７０５ セパレータ
７０６ 負極
７０７ 負極端子
７０８ 絶縁板
７０９ 絶縁板
７１０ ガスケット
７１１ ＰＴＣ素子
７１２ 安全弁機構
７１００ 携帯表示装置
７１０１ 筐体
７１０２ 表示部
７１０３ 操作ボタン
７１０４ 蓄電池
７２００ 携帯情報端末
７２０１ 筐体
７２０２ 表示部
７２０３ バンド
７２０４ バックル
７２０５ 操作ボタン
７２０６ 入出力端子
７２０７ アイコン
７３００ 無人航空機
７３０１ 蓄電池システム
７３０２ ローター
７３０３ カメラ
７４００ 携帯電話機
７４０１ 筐体
７４０２ 表示部
７４０３ 操作ボタン
７４０４ 外部接続ポート
７４０５ スピーカ
７４０６ マイク
７４０７ 蓄電池
８０００ 表示装置
８００１ 筐体
８００２ 表示部
８００３ スピーカ部
８００４ 制御回路
８０２１ 充電装置
８０２２ ケーブル
８０２４ 蓄電システム
８１００ 照明装置
８１０１ 筐体
８１０２ 光源
８１０３ 制御回路
８１０４ 天井
８２００ 室内機
８２０１ 筐体
８２０２ 送風口
８２０３ 制御回路
８２０４ 室外機
８２３０ ソーラーパネル
８２３１ 配線
８２４０ 充電装置
８２５０ 自動車
８２５１ 蓄電池
８３００ 蓄電システム
８３０１ 充電装置
８３０２ スマートフォン
８４００ 自動車
８４０１ ヘッドライト
８４０６ 電気モーター
８５００ 自動車
８６００ スクータ
８６０１ サイドミラー
８６０２ 蓄電システム
８６０３ 方向指示灯
８６０４ 座席下収納
８７００ 電動自転車
８７０１ 蓄電池
８７０２ 電池パック
８７０３ 表示部
８７１０ 電動二輪車
８７１１ 蓄電池
８７１２ 表示部
８７１３ ハンドル
９６００ タブレット型端末
９６２５ スイッチ
９６２６ スイッチ
９６２７ 電源スイッチ
９６２８ 操作スイッチ
９６２９ 留め具
９６３０ 筐体
９６３０ａ 筐体
９６３０ｂ 筐体
９６３１ 表示部
９６３３ 太陽電池
９６３４ 充放電制御回路
９６３５ 蓄電体
９６３６ ＤＣＤＣコンバータ
９６３７ コンバータ
９６４０ 可動部

Claims (13)

  1. ニューラルネットワークと、蓄電池と、を有し、
    前記ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、前記入力層と出力層との間に配置される一または複数の層数の隠れ層と、を有し、
    所定の前記隠れ層は、前層の前記隠れ層または前記入力層に対して所定の重み係数で結合され、かつ次層の前記隠れ層または前記出力層に対して所定の重み係数で結合され、
    前記蓄電池において、前記蓄電池の電圧と、前記電圧が取得された時刻と、が組データとして測定され、
    前記入力層には、前記時刻を変えて複数測定された前記組データが与えられ、
    前記出力層から出力される信号に応じて、前記蓄電池の動作条件が変更される蓄電システム。
  2. 請求項１において、
    前記組データとして、外部から前記蓄電池に充電される電流が測定される、蓄電システム。
  3. 請求項１または請求項２において、
    前記組データとして、前記蓄電池の温度が測定される、蓄電システム。
  4. 請求項１乃至請求項３のいずれかにおいて、
    前記蓄電池において測定される前記組データは、前記蓄電池の充電を行う期間において測定され、
    前記出力層から第１の信号が出力される場合には、前記蓄電池の動作が停止される蓄電システム。
  5. 請求項１乃至請求項３のいずれかにおいて、
    前記蓄電池において測定される前記組データは、前記蓄電池の充電を行なう期間において測定され、
    前記出力層から第１の信号が出力される場合には、前記蓄電池の前記充電が停止され、
    前記出力層から第２の信号が出力される場合には、前記充電が続けられる蓄電システム。
  6. ニューラルネットワークと、ｎ個の蓄電池（ｎは２以上の整数）と、を有し、
    前記ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、前記入力層と出力層との間に配置される一または複数の層数の隠れ層と、を有し、
    所定の前記隠れ層は、前層の前記隠れ層または前記入力層に対して所定の重み係数で結合され、かつ次層の前記隠れ層または前記出力層に対して所定の重み係数で結合され、
    前記ｎ個の蓄電池のうち、第１乃至第（ｎ−１）の蓄電池は電気的に直列に接続され、
    前記入力層には、前記第１乃至前記第（ｎ−１）の蓄電池のそれぞれにおいて測定された組データが与えられ、
    前記組データとしては、前記第１乃至前記第（ｎ−１）の蓄電池のそれぞれにおいて、電圧と、前記電圧が取得された時刻と、が測定され、
    前記出力層から出力される信号に応じて、前記第１の蓄電池は蓄電池の動作が停止され、前記第ｎの蓄電池は前記第１の蓄電池に置き換えて、前記第２乃至前記第（ｎ−１）の蓄電池と電気的に直列に接続される蓄電システム。
  7. 請求項１乃至請求項６のいずれか一において、
    前記ニューラルネットワークは、第１の回路を有し、
    前記第１の回路は、積和演算を行う機能を有し、
    前記第１の回路は、第１のトランジスタと、容量と、第２のトランジスタと、を有し、
    前記第１のトランジスタのソース及びドレインの一方は、前記容量の一方の電極、及び、前記第２のトランジスタのゲートと電気的に接続され、
    前記第１のトランジスタのチャネル形成領域は金属酸化物を有し、
    前記金属酸化物はインジウムと、元素Ｍと、を有し、
    前記元素Ｍは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステンより選ばれる一以上であり、
    前記第１のトランジスタのソース及びドレインの一方には、アナログデータに応じた電位が保持される蓄電システム。
  8. 請求項７において、
    前記第２のトランジスタのチャネル形成領域はシリコンを有する蓄電システム。
  9. 請求項７において、
    前記第２のトランジスタのチャネル形成領域は第２の金属酸化物を有し、
    前記第２の金属酸化物はインジウムと、元素Ｍと、を有し、
    前記元素Ｍは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステンより選ばれる一以上である蓄電システム。
  10. 蓄電池と、第１の回路と、を有し、
    前記蓄電池の電圧と、前記電圧が取得された時刻と、が組データとして測定され、
    前記蓄電池において測定される前記組データは、前記蓄電池の充電を行う期間において測定され、
    前記時刻を変えて複数測定された前記組データが第１の回路に入力され、
    前記第１の回路は、前記組データに応じて前記蓄電池の動作条件を変更する蓄電システム。
  11. 請求項１乃至請求項１０のいずれか一に記載の蓄電システムを有する車両。
  12. 請求項１乃至請求項１０のいずれか一に記載の蓄電システムを有する電子機器。
  13. 入力層と、出力層と、前記入力層と出力層との間に配置される一または複数の層数の隠れ層と、を有し、
    所定の前記隠れ層は、前層の前記隠れ層または前記入力層に対して所定の重み係数で結合され、かつ次層の前記隠れ層または前記出力層に対して所定の重み係数で結合され、
    第１の値と、前記第１の値が取得された時刻と、が組データとして測定され、
    前記入力層には、前記時刻を変えて複数測定された前記組データが与えられ、
    前記出力層から前記入力層に与えられる前記組データに応じた第２の値が出力され、
    第１の回路を有し、
    前記第１の回路は、積和演算を行う機能を有し、
    前記第１の回路は、第１のトランジスタと、容量と、第２のトランジスタと、を有し、
    前記第１のトランジスタのソース及びドレインの一方は、前記容量の一方の電極、及び、前記第２のトランジスタのゲートと電気的に接続され、
    前記第１のトランジスタのチャネル形成領域は金属酸化物を有し、
    前記金属酸化物はインジウムと、元素Ｍと、を有し、
    前記元素Ｍは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステンより選ばれる一以上であり、
    前記第１のトランジスタのソース及びドレインの一方には、アナログデータに応じた電位が保持されるニューラルネットワーク。
JP2018086225A 2017-05-03 2018-04-27 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器 Active JP7064940B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022071422A JP2022109974A (ja) 2017-05-03 2022-04-25 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器

Applications Claiming Priority (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017092024 2017-05-03
JP2017092024 2017-05-03
JP2017124077 2017-06-26
JP2017124077 2017-06-26
JP2017151306 2017-08-04
JP2017151306 2017-08-04

Related Child Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018114340A Division JP6533607B2 (ja) 2017-05-03 2018-06-15 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器
JP2022071422A Division JP2022109974A (ja) 2017-05-03 2022-04-25 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2019023853A true JP2019023853A (ja) 2019-02-14
JP2019023853A5 JP2019023853A5 (ja) 2021-06-17
JP7064940B2 JP7064940B2 (ja) 2022-05-11

Family

ID=64016011

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018086225A Active JP7064940B2 (ja) 2017-05-03 2018-04-27 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器
JP2018114340A Active JP6533607B2 (ja) 2017-05-03 2018-06-15 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器
JP2022071422A Pending JP2022109974A (ja) 2017-05-03 2022-04-25 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018114340A Active JP6533607B2 (ja) 2017-05-03 2018-06-15 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器
JP2022071422A Pending JP2022109974A (ja) 2017-05-03 2022-04-25 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器

Country Status (6)

Country Link
US (2) US11594770B2 (ja)
JP (3) JP7064940B2 (ja)
KR (2) KR20230170991A (ja)
CN (1) CN110622348A (ja)
TW (1) TWI793120B (ja)
WO (1) WO2018203170A1 (ja)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200119383A (ko) * 2019-03-26 2020-10-20 서강대학교산학협력단 인공 지능에 기반하여 배터리의 상태를 추정하는 장치 및 방법
WO2021141141A1 (ja) * 2020-01-07 2021-07-15 畑中廣美 全固体電池とｌｅｄを組み合わせた構造の蓄電型電灯による照明方法
WO2021201387A1 (ko) * 2020-03-30 2021-10-07 (주)아르고스다인 신경망 기반의 배터리 용량 추정 방법 및 장치
WO2022106955A1 (ja) * 2020-11-20 2022-05-27 株式会社半導体エネルギー研究所 トランジスタ、及び半導体装置
US11493558B2 (en) 2018-04-27 2022-11-08 Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. Estimation method of state of charge of power storage device and estimation system of state of charge of power storage device
CN116299038A (zh) * 2023-02-13 2023-06-23 上海玫克生储能科技有限公司 电芯微短路的检测方法、系统、设备及存储介质

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019021099A1 (ja) 2017-07-25 2019-01-31 株式会社半導体エネルギー研究所 蓄電システム、電子機器及び車両、並びに推定方法
JP7134981B2 (ja) 2017-09-14 2022-09-12 株式会社半導体エネルギー研究所 二次電池の異常検知システム及び二次電池の異常検出方法
JP6819799B2 (ja) * 2017-12-28 2021-01-27 Tdk株式会社 積和演算器の使用方法
JP6973213B2 (ja) * 2018-03-16 2021-11-24 トヨタ自動車株式会社 二次電池システム、及び二次電池制御方法
CN111919128A (zh) * 2018-04-06 2020-11-10 株式会社半导体能源研究所 蓄电装置的充电状态推测方法及蓄电装置的充电状态推测系统
US10692991B2 (en) 2018-09-06 2020-06-23 Globalfoundries Inc. Gate-all-around field effect transistors with air-gap inner spacers and methods
JP7390310B2 (ja) * 2018-12-28 2023-12-01 株式会社Ｇｓユアサ データ処理装置、データ処理方法、及びコンピュータプログラム
JP6989552B2 (ja) * 2019-03-18 2022-01-05 株式会社東芝 ニューラルネットワーク装置
US10903317B1 (en) 2019-08-07 2021-01-26 Globalfoundries U.S. Inc. Gate-all-around field effect transistors with robust inner spacers and methods
US11790217B2 (en) * 2019-09-25 2023-10-17 Intel Corporation LSTM circuit with selective input computation
WO2021193590A1 (ja) * 2020-03-26 2021-09-30 株式会社村田製作所 蓄電装置、電動車両および電力システム
WO2021223528A1 (zh) * 2020-05-04 2021-11-11 神盾股份有限公司 用于执行卷积神经网络运算的处理装置与处理方法
KR102339485B1 (ko) * 2020-06-30 2021-12-15 강원대학교산학협력단 인공신경망을 이용한 아크신호 검출방법
DE102020117609B8 (de) 2020-07-03 2022-11-03 TWAICE Technologies GmbH Verarbeitung von Zustandsdaten einer Batterie zur Alterungsschätzung
KR102547083B1 (ko) * 2020-12-18 2023-06-22 연세대학교 산학협력단 전기 화학 임피던스 분광법을 이용한 배터리 상태 판단 장치 및 방법
CN113219358A (zh) * 2021-04-29 2021-08-06 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 电池包健康状态计算方法、系统及电子设备
CN113972714B (zh) * 2021-09-27 2023-08-08 湖南国天电子科技有限公司 重型水下机器人超级电容器的节能控制方法及系统
CN113962154A (zh) * 2021-10-22 2022-01-21 山东大学 一种基于迁移学习的锂电池核温评估方法及系统
KR102635229B1 (ko) * 2021-10-25 2024-02-08 연세대학교 산학협력단 전극 특성 검출 장치 및 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020113593A1 (en) * 2001-02-17 2002-08-22 Vb Autobatterie Gmbh Method for determining the performance of a storage battery
JP2003249271A (ja) * 2002-02-22 2003-09-05 Akuson Data Machine Kk バッテリの残存容量判定方法と、その装置
JP2004333472A (ja) * 2003-04-15 2004-11-25 Nippon Soken Inc 車両用蓄電装置の内部状態検出システム
JP2008232758A (ja) * 2007-03-19 2008-10-02 Nippon Soken Inc 二次電池の内部状態検出装置及びニューラルネット式状態量推定装置

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04172574A (ja) * 1990-11-07 1992-06-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd グラフ認識装置
US6064180A (en) * 1996-10-29 2000-05-16 General Motors Corporation Method and apparatus for determining battery state-of-charge using neural network architecture
JP2000329834A (ja) * 1999-05-20 2000-11-30 Hitachi Shonan Denshi Co Ltd バッテリー劣化検出方法とその装置
US6757591B2 (en) 2000-08-11 2004-06-29 Robert A. Kramer Energy management system and methods for the optimization of distributed generation
CN100570388C (zh) * 2003-12-18 2009-12-16 株式会社Lg化学 使用神经网络评估电池的充电状态的设备和方法
JP4314223B2 (ja) 2004-09-24 2009-08-12 株式会社東芝 回生用蓄電システム、蓄電池システムならびに自動車
CN100433447C (zh) * 2004-09-24 2008-11-12 株式会社东芝 蓄电系统、再生蓄电系统和汽车
KR100880717B1 (ko) 2005-02-14 2009-02-02 가부시키가이샤 덴소 뉴럴네트워크연산에 기초한 2차전지의 충전상태를 검출하기위한 방법 및 장치
JP5366166B2 (ja) 2006-02-09 2013-12-11 株式会社デンソー 二次電池の状態量演算方式
US8132026B2 (en) 2006-06-02 2012-03-06 Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. Power storage device and mobile electronic device having the same
CN101067644B (zh) * 2007-04-20 2010-05-26 杭州高特电子设备有限公司 蓄电池性能分析专家诊断方法
JP5467010B2 (ja) * 2010-07-22 2014-04-09 ニチコン株式会社 学習型蓄電池マネジメントシステム
EP2660615B1 (en) 2010-12-28 2018-11-21 Sanyo Electric Co., Ltd. Battery degradation level detection method
CN102324582B (zh) 2011-08-12 2013-10-02 重庆东电通信技术有限公司 一种多功能铅酸蓄电池智能维护装置及容量预测方法
JP2013219996A (ja) 2012-04-12 2013-10-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 電源システムおよび可搬型電源システム
CN102738525A (zh) 2012-06-14 2012-10-17 沈阳中科正方新能源技术有限公司 一种车载锂动力电池的电池管理系统
JP5810116B2 (ja) 2013-03-14 2015-11-11 古河電気工業株式会社 二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法
CN103941191B (zh) * 2014-03-26 2016-05-04 海博瑞恩电子科技无锡有限公司 一种储能装置综合管理的方法及储能装置
US9553465B2 (en) 2014-04-21 2017-01-24 Palo Alto Research Center Incorporated Battery management based on internal optical sensing
KR102215450B1 (ko) 2014-06-24 2021-02-15 삼성전자주식회사 배터리의 상태 정보를 학습 및 추정하는 장치 및 방법
EP3168954B1 (en) 2014-07-07 2020-08-12 Vehicle Energy Japan Inc. Battery control device
JP6615565B2 (ja) 2014-10-24 2019-12-04 株式会社半導体エネルギー研究所 半導体装置
JP6145824B2 (ja) * 2014-10-31 2017-06-14 エンネット株式会社 電池診断装置および電池診断方法
US11080587B2 (en) * 2015-02-06 2021-08-03 Deepmind Technologies Limited Recurrent neural networks for data item generation
JP6674838B2 (ja) * 2015-05-21 2020-04-01 株式会社半導体エネルギー研究所 電子装置
KR102468895B1 (ko) * 2015-07-21 2022-11-21 삼성전자주식회사 배터리의 상태를 추정하는 방법 및 장치
KR101882113B1 (ko) 2015-07-31 2018-08-24 가부시끼가이샤 도시바 축전지 평가 장치, 축전 시스템 및 축전지 평가 방법
JP2017060373A (ja) 2015-09-18 2017-03-23 エリーパワー株式会社 蓄電池の充放電制御装置及び充放電制御方法
CN105678300A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 成都数联铭品科技有限公司 一种复杂图像文字序列识别方法
CN105680109B (zh) 2016-03-25 2018-01-30 杭州电子科技大学 一种基于深度学习的动力电池配组方法
CN105932762A (zh) 2016-05-30 2016-09-07 深圳市天泽慧通新能源科技有限公司 一种基于太阳能发电的电池组的应用系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020113593A1 (en) * 2001-02-17 2002-08-22 Vb Autobatterie Gmbh Method for determining the performance of a storage battery
JP2003249271A (ja) * 2002-02-22 2003-09-05 Akuson Data Machine Kk バッテリの残存容量判定方法と、その装置
JP2004333472A (ja) * 2003-04-15 2004-11-25 Nippon Soken Inc 車両用蓄電装置の内部状態検出システム
JP2008232758A (ja) * 2007-03-19 2008-10-02 Nippon Soken Inc 二次電池の内部状態検出装置及びニューラルネット式状態量推定装置

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11493558B2 (en) 2018-04-27 2022-11-08 Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. Estimation method of state of charge of power storage device and estimation system of state of charge of power storage device
KR20200119383A (ko) * 2019-03-26 2020-10-20 서강대학교산학협력단 인공 지능에 기반하여 배터리의 상태를 추정하는 장치 및 방법
KR102354112B1 (ko) * 2019-03-26 2022-01-24 서강대학교산학협력단 인공 지능에 기반하여 배터리의 상태를 추정하는 장치 및 방법
WO2021141141A1 (ja) * 2020-01-07 2021-07-15 畑中廣美 全固体電池とｌｅｄを組み合わせた構造の蓄電型電灯による照明方法
WO2021201387A1 (ko) * 2020-03-30 2021-10-07 (주)아르고스다인 신경망 기반의 배터리 용량 추정 방법 및 장치
KR20210121411A (ko) * 2020-03-30 2021-10-08 주식회사 아르고스다인 신경망 기반의 배터리 용량 추정 방법 및 장치
KR102387780B1 (ko) * 2020-03-30 2022-04-18 주식회사 아르고스다인 신경망 기반의 배터리 용량 추정 방법 및 장치
WO2022106955A1 (ja) * 2020-11-20 2022-05-27 株式会社半導体エネルギー研究所 トランジスタ、及び半導体装置
CN116299038A (zh) * 2023-02-13 2023-06-23 上海玫克生储能科技有限公司 电芯微短路的检测方法、系统、设备及存储介质
CN116299038B (zh) * 2023-02-13 2024-04-05 上海玫克生储能科技有限公司 电芯微短路的检测方法、系统、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
TWI793120B (zh) 2023-02-21
JP2019023995A (ja) 2019-02-14
US20210288357A1 (en) 2021-09-16
JP6533607B2 (ja) 2019-06-19
US11594770B2 (en) 2023-02-28
US20230155199A1 (en) 2023-05-18
JP2022109974A (ja) 2022-07-28
JP7064940B2 (ja) 2022-05-11
TW201843904A (zh) 2018-12-16
CN110622348A (zh) 2019-12-27
KR102613749B1 (ko) 2023-12-13
US11955612B2 (en) 2024-04-09
KR20190140996A (ko) 2019-12-20
WO2018203170A1 (en) 2018-11-08
KR20230170991A (ko) 2023-12-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7064940B2 (ja) 蓄電装置、半導体装置、ｉｃチップ、電子機器
JP6728435B2 (ja) 蓄電装置の制御システム
US11870042B2 (en) Power storage system, vehicle, electronic device, and semiconductor device
US20200076223A1 (en) Charging control system and charging control device
JP2019153598A (ja) 蓄電装置
CN114725335A (zh) 包括正极、负极及电解液的锂离子二次电池的制造方法
US20230100524A1 (en) Semiconductor device, power storage device, battery management circuit, electronic component, vehicle, and electronic device
US20220045532A1 (en) Semiconductor device and charge control system
US20220085427A1 (en) Semiconductor device
US20220094177A1 (en) Semiconductor device and operating method of semiconductor device
WO2020044168A1 (ja) 半導体装置及び半導体装置の動作方法
US20230336006A1 (en) Control Circuit And Electronic Device
US20230408595A1 (en) Power storage system, vehicle, and electronic device

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210427

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210427

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220412

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220425

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7064940

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150