JP7422770B2 - ニューロモルフィックｍｅｍｓデバイス - Google Patents

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Description

この出願は、ニューロモルフィック・コンピューティングおよびスマートセンサ・デバイスに使用される装置に関するものである。
スマートセンサ・デバイスの存在は、たとえば、ＩＯＴ（Internet of things）環境やロボットその他の非線形システムの制御などの様々な応用において極めて重要である。
ニューロモルフィック・コンピューティングは、このスマートセンサ・デバイスに有益なものである。ニューロモルフィック・コンピューティングではセンサ・デバイスのトレーニングが必要なので、局所的な非線形変換から制御信号を生成する能力は、特にコンパクトでエネルギー効率の高いスマートセンサ・デバイスを魅力的なものにする可能性がある。
一側面において、構造に与えられた外部刺激に応答して、慣性要素が当該構造に対し相対的に変形もしくは移動するように、フレキシブル接続によって前記構造に結合されるよう構成された慣性要素と；前記構造または少なくとも一つの共振モードを有する慣性要素に結合されるよう適合された少なくとも一つの共振要素と；少なくとも一つの共振要素の前記慣性要素および／または構造に対する振動運動を計測するための少なくとも一つの伝達ユニットと；前記共振モードにおける前記少なくとも一つの共振要素に、静電気力の強度の非線形関数である振動運度を引き起こすように、静電気力のポンプを印加するための電子制御ユニットと；を備えた微少電子機械システム（ＭＥＭＳ）であって、外部刺激による前記慣性要素の変形および／または移動が、前記ポンプの強度を変化させるように、前記少なくとも一つの共振要素は、前記慣性要素および／または前記構造に結合するよう構成されており、前記電子制御ユニットは、計測された振動運動の数学関数である出力信号を生成して出力するよう構成されていることを特徴とする微少電子機械システム（ＭＥＭＳ）デバイスが提供される。
一側面において、たとえば、前記少なくとも一つの共振要素は、その両端もしくは両端近傍にて挟まれたビームである。
一側面において、たとえば、前記慣性要素は、バネによって支持された慣性プルーフ質量であり、前記ビームからギャップを隔てて設けられている。
一側面において、たとえば、慣性プルーフ質量は、前記ビームに向かう方向および離れる方向である単一の並進自由度にて動く。
一側面において、たとえば、前記ポンプは、前記少なくとも一つの共振要素および慣性要素の間の交流電界であり、当該電界は、前記少なくとも一つの共振要素と慣性要素との間に交流電圧差を印加することで生成される。
一側面において、たとえば、計測された振動運動は、Ｎ等間隔の時間にて計測された前記ビームの振動の振幅を含む。
一側面において、たとえば、前駆少なくとも一つの共振要素は、その両端が慣性要素に結合されたビームである。
一側面において、たとえば、前記慣性要素は、その周辺部において前記構造とフレキシブルに結合されたプレートを有する。
一側面において、たとえば、前記構造は、ギャップによって前記少なくとも一つの共振要素から分離され、前記少なくとも一つの共振要素と結合された電極を有する。
一側面において、たとえば、前記ポンプは、前記少なくとも一つの共振要素と前記電極との間の交流電界であり、当該電界は、前記少なくとも一つの共振要素と前記慣性要素との間に交流電圧差を印加することによって生成される。
一側面において、たとえば、前記数学的関数はパラメータを有し、当該パラメータは、トレーニング段階において、出力信号とターゲット信号との間の平均誤差を最小化することで算出され、各刺激がターゲット信号に対応するような、複数の外部刺激が連続して印加される。
一側面において、たとえば、前記数学的関数は、現在におけるまたは過去の時点からの前記振動運動のＮ個の計測特徴の線形結合である。
一側面において、たとえば、前記ポンプの強度は、現在におけるまたは過去の時点からの前記出力信号の数学的関数である。
一側面において、たとえば、前記伝達ユニットは、前記少なくとも一つの共振要素に結合されたピエゾ抵抗歪みンゲージを含む。
一側面において、たとえば、前記ポンプは、前記少なくとも一つの共振要素と前記慣性要素の間の力であって、当該力は、振幅および周波数が時間的に正弦波的に変化する。
一側面において、たとえば、前記正弦波的な力は、繰り返しマスクパターンにしたがう時間によって変化する。
一側面において、たとえば、前記周波数は、前記少なくとも一つ共振要素の共振モードにおける固有振動数に近接した周波数である。
一側面において、たとえば、外部刺激に晒されるＭＥＭＳデバイスのためのニューロモルフィック出力を生成するためのシステムであって、プロセシングユニットと；プロセシングユニットによって実行可能なコンピュータ可読プログラム指令を備え、前記プロセシングユニットに通信可能に接続された非一時的コンピュータ可読メモリとを備え、前記コンピュータ可読プログラム指令は、前記ＭＥＭＳデバイスの少なくとも一つの共振要素の、静電気力のポンプ強度の非線形関数である振動運動を引き起こすために、静電気力のポンプを印加し、外部刺激に応答する慣性要素の変形および／または動きがポンプ強度を変化させるように、前記少なくとも一つの共振要素を、前記ＭＥＭＳデバイスの慣性要素および／または構造に結合し、前記少なくとも一つの共振要素の振動運動を計測し、計測された振動運動の数学的関数である出力信号を生成して出力するためのものであるようなシステムが提供される。
一側面において、たとえば、静電気力のポンプの印加は、前記少なくとも一つの共振要素と前記慣性要素の間への交流電圧差の印加を含む。
一側面において、たとえば、静電気力のポンプの印加は、前記少なくとも一つの共振要素と前記構造の間への交流電圧差の印加を含む。
一側面において、たとえば、前記少なくとも一つの共振要素はビームであり、振動運動の計測は、Ｎ等間隔の時間における当該ビームの振動強度の計測を含む。
一側面において、たとえば、計測された振動運動の数学的関数である出力信号の生成および出力は、各刺激がターゲット信号に対応するような複数の外部刺激が連続して与えられるトレーニング期間において、出力信号とターゲット信号の間の平均誤差を最小化することによる数学的関数のパラメータの算出を含む。
一側面において、たとえば、計測された振動運動の数学的関数は、１組のウエイトによって算出される、Ｎ個の振動運動の計測特徴の線形結合である。
一側面において、たとえば、前記ポンプの強度は、現時点でのもしくは現在より過去の時点からの前記出力信号の数学的関数である。
一側面において、たとえば、静電気力のポンプを印加することは、振幅および周波数が時間とともに正弦波的に変化する力の印加を含む。
一側面において、たとえば、前記周波数は、前記少なくとも一つの共振要素の共振モードにおける固有振動数に近接した周波数である。
本開示によるＭＥＭＳ（微少電気機械システム：micro-electro-mechanical system）デバイスを示すブロック図である。
共振要素が慣性要素に静電的に結合された、本開示の実施形態によるＭＥＭＳデバイスの斜視図である。
図２のＭＥＭＳデバイスの例示的な試作品の顕微鏡写真である。
共振要素が構造に静電的に結合された、本開示の実施形態によるＭＥＭＳデバイスの第１の斜視図である。
図４のＭＥＭＳデバイスの第２の斜視図である。
詳細な説明
図面、特に図１を参照すると、ＭＥＭＳデバイスは符号１０にて示されている。その特徴より、ＭＥＭＳデバイス１０を、ニューロモルフィックＭＥＭＳデバイス１０と呼ぶ場合がある。
このＭＥＭＳデバイス１０は、外部的刺激に晒される構造Ｓとともに使用されるタイプのものである。ここで「構造」という表現は、ＭＥＭＳデバイス１０を支持する構造Ｓとして用いている。しかし、以下に示すように、構造Ｓは可動であってもよく、可動部品を有していてもよく、あるいは、構造Ｓは同じように固定されながらも、変形可能であってもよく、変形可能な部品を有していてもよい。下記実施形態では、このような構造Ｓの例を示している。ＭＥＭＳデバイス１０は、構造Ｓと一体化したおよび／または構造Ｓ自体であってもよいし、構造Ｓに追加されたおよび／または構造Ｓを改造したものであってもよい。
ＭＥＭＳデバイス１０は、慣性要素１２と、１以上の共振要素１４を有している。慣性要素１２は、柔軟性のある結合によって構造Ｓと結合されている。したがって、構造Ｓに加えられた外部刺激に応答して、柔軟性のある（フレキシブルな）結合により、慣性要素１２が構造Ｓに対して相対的に変形しおよび／または移動する。共振要素１４は、構造Ｓおよび／または慣性要素１２に接続される。共振要素１４は、ＭＥＭＳデバイス１０の使用中に駆動される１以上の共振モードを有する。
ＭＥＭＳデバイス１０において、共振要素１４（１つもしくは複数：以下同じ）は、リザバーコンピュータ(reservoir computer)の物理ノードを、構造Ｓおよび／または慣性要素１２を介する外部からの物理的刺激（たとえば、加速度、圧力など）に晒される共振要素１４として定義する。リザバーコンピュータが十分な性能を発揮できるように、共振要素１４は、比較的高い（105ＨＺを超える）共振周波数を持つよう選択される。下記の例では、共振要素１４は、結果として、比較的高い剛性および／または比較的低い（たとえば、10-10gまでの）質量と（たとえば、10-9m2までの）面積を有するので、加速度または圧力などの外部刺激に対して比較的鈍感となっている。たとえば、加速度ａによって引き起こされる変位によって定められる外部刺激に対しての、懸架された(suspension)質量の感度は、感度＝ｍ ａ／ｋによって与えられる。ここで、ｍは共振要素の質量、ｋはサスペンションの剛性である。同様に、懸架された構造の圧力に対する感度は、感度＝Ａ Ｐ／ｋによって与えられる。ここで、Ａは印加圧力に垂直な共振要素の面積である。結果として、比較的小さい質量、高い剛性、小さい面積によって、下記実施形態ではシリコンビームである共振要素１４に対する外部刺激の作用は、慣性要素１２に対する外部刺激の作用に比べて無視することができる。共振要素１４は、外部刺激に対してより感受性の高い構造Ｓおよび／または慣性要素１４と接続してもよい。これら比較的大きい構造の変位は、これらの間の静電気力を介して、小さな共振要素の変位に結合される。なお、静電気力は、これらを分離する距離に依存している。上記に示した共振要素の寸法のため、共振要素は、大きな慣性要素（すなわち慣性要素１４および／または構造Ｓ）より１００００～１０００００倍、外部刺激（たとえば加速度、音圧）に対する感度が鈍感である。したがって、「慣性」および「共振」という表現は、要素１２と１４との対比を示すために用いた用語である。
１以上の変換ユニット(transduction unit)１６を、共振要素１４の構造Ｓに対する相対的な振動運動を計測するために設けてもよい。変換ユニット１６は、下記に示すように様々な形態とすることができる（たとえば、ピエゾ抵抗式、容量式、光学式）。同様に、１以上の変換ユニット１８を、慣性要素１２の動きや変形（たとえば、構造Ｓに対する相対的な動きや変形）を計測するために設けてもよい。変換ユニット１８は、下記に示すように様々な形態とすることができ、ＭＥＭＳデバイス１０のmJ/cm2露光・モードにおけるオプションとすることができる。たとえば、既知の物理的刺激を外部から構造Ｓに与え、変換ユニット１８によって生成された信号を介して、これらを慣性要素１２の動きや変形に関連づけることで、ＭＥＭＳデバイス１０の校正のために用いてもよい。たとえば、慣性要素１２の構造Ｓに対する位置は、半分は慣性要素１２に固定され、他の半分は構造Ｓに固定されて櫛状にかみ合った構造の静電容量を計測することで得ることができる。結果として得られる計測信号は、ニューロモルフィック・コンピューティング機能を持たない従来のＭＥＭＳ加速度計によって生成される信号と類似したものとなる。他の例では、慣性要素１２の構造Ｓに対する位置は、慣性要素１２と構造Ｓの間の静電容量を計測することで得ることができる。結果として得られる計測信号は、ニューロモルフィック・コンピューティング機能を持たない従来のマイクロフォンによって生成される信号と類似したものとなる。
共振要素１４をドライブし、その振動運動を計測して外部刺激の機能として特徴付けるために、ＭＥＭＳデバイス１０の機械的要素は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）２０と結合される。ＥＣＵ２０は、ポンプ２１を生成するポンプ電圧信号を有している。ポンプ信号は、慣性要素１２および／または共振要素１４、および場合によって構造ＳなどのＭＥＭＳデバイス１０の物理要素に結線される。所定の共振モードにおいて、共振要素１４に振動運動をもたらすため、ポンプ２１は、ＭＥＭＳデバイス１０に静電気力を与える。この振動運度は、静電力の強さの非線形関数である。上述のように、外部刺激に応答する慣性要素１２および／または構造Ｓの変形および／または動きが、ポンプ２１の強さを変化させるように、共振要素１４が、慣性要素１２および／または構造Ｓに機械的に結合されている。
共振周波数近傍にて共振要素１４をドライブすることに加えて、ポンプ２１は、慣性要素１２および／または構造Ｓに静電気力を与える。慣性要素１２および／または構造Ｓは、低い周波数（104Hz未満）においてのみ感度があるので、比較的高い周波数（共振要素１４の固有振動数に合致するよう105Hzを超える）において、慣性要素１２および／または構造Ｓに働く静電気力が、無視できる影響しか与えないような（たとえば、事実上変位を生じないような）大きさとなるよう選択される。その結果、ポンプ２１からの静電気力に応答して、共振要素１４のみが振動し、外部刺激による慣性要素１２の変位は、外部刺激に応じて、共振要素１４および慣性要素１２および／または構造Ｓの間の距離を変化させることによって、静電気力の振幅を変調させる。したがって、ＥＣＵ２１は、共振要素１４および慣性要素１２および／または構造Ｓの間の交流電圧差を印加することで、ポンプを生成する
共振要素１４および慣性要素１２および／または構造Ｓとの間に交流電圧差を与えることによって、この静電気結合に起因する静電気力を介して、慣性要素１４に振動運動がもたらされる。この振動運動の振幅は、ポンプの振幅および慣性要素１２および／または構造Ｓおよび共振要素１４の間のギャップによって統制される。慣性要素１２の変形や変位があると、共振要素１４および慣性要素１２および／または構造Ｓの間のギャップが変化する。その結果、静電気ポンプの強度が変調され、当該強度の大きさをＭＥＭＳデバイス１０のニューロモルフィック・モードに用いることができる。
ＥＣＵ２０は、変換ユニット１６によって計測されるような振動運動の特徴を生成するためのプロセッサ２２を備えることができる。このプロセッサ２２は、前記計測される特徴の数学的関数である出力信号を生成する。プロセッサ２２は、ＥＣＵ２０の非一時的コンピュータ可読メモリと関連して動作する。このコンピュータ可読メモリは、プロセッサ２２と通信可能に結合され、プロセッサ２０によって実行されるコンピュータ可読プログラム指令を備えている。この実施形態において、プロセッサ２２は、他のコンピュータシステムにおいて用いるため、あるいはユーザとのコミュニケーションのための出力信号を生成することのできるＩＣコンポーネントである。シンプルな形で、プロセッサ２２は、共振要素１４と慣性要素１２との間のＡＣ電圧差および変換ニット１６からの位置依存電圧の形式によってポンプ２１を生成する電子回路である。
プロセッサ２２による処理は、出力信号を構築する時間の関数として、振動運動の複数の特徴を計測することを含む。出力信号の振幅は、計測された特徴の数学的関数である。各刺激がターゲット信号に対応するような複数の外部刺激が順次与えられた場合、この数学的関数は、トレーニング段階において、出力信号とターゲット信号との間の平均誤差が最小となるようにして算出することができる。
計測された振動運動の特徴としては、伝達要素１６を用いてＮ等分時間間隔（N equally spaced instants in time）にて計測された共振要素１４の偏向(deflection)を含んでもよい。たとえば、計測される特徴は、その時点の共振要素の位置であってもよい。他の例として、計測される特徴は、共振要素１４の変位を計測するよう構成されたピエゾ抵抗ひずみゲージによる電圧降下としてもよい。出力電圧を生成するための数学的関数は、重みのセットを用いて算出される、計測された特徴の線形結合である。この重みは、
w = y'XT(XXT+λI)-1
にて算出される。ここで、y'はターゲット・ベクトル、Xはマトリックス形式の計測された特徴、λは小さな正規化パラメータ、Iは単位行列である。外部刺激がＭＥＭＳデバイスに与えられると、計測された特徴のセットはＥＣＵ２０によって記録することができる。算出された重みは、下記に従って、ベクトルxに位置する１セットの計測された特徴のために、出力ｙを生成する際に用いることができる。
y = wTx
ＭＥＭＳデバイスの数学的非線形は、ニューロコンピューティングと類似の方法にて、コンピューティング・デバイスを機械領域に実装するために用いることができる。ＭＥＭＳデバイス１０の出力は、リアルもしくはバーチャルなネットワーク中の選択したノードの伝達ユニット１６からの計測された特徴を線形結合して生成される。バーチャルネットワークの場合、単一のＭＥＭＳデバイス１０が用いられ、ネットワークはポンプ信号をバイナリ・マスクによって振幅変調することで生成することができる。リアルネットワークの場合、多くのＭＥＭＳデバイス１０を用いることができ、たとえば、共振要素を、小さなたわみバネを介して接続されたシリコンのマイクロビームとすることができる。これにより、ビームはそれぞれ振動し、たわみバネを介してエネルギーが交換される。
バーチャルネットワークの場合、ポンプ２１の振幅は、バイナリーマスクによって変調してもよい。バイナリーマスクは、一定の期間を有してよく、定期的に値が変化するものであってもよい。たとえば、バイナリーマスクは、持続時間Ｄを有してもよく、時間ｔによって異なる値Ｍを有するものとしてもよい（Ｄ＝Ｍｔとなる）。追加の例としては、マスクの値は、２つの値から選択することができる。これにより、毎回のステップにおいて、ポンプ２１は２つのレベルのうちの一つによって与えられる振幅を有することができる。バーチャルネットワークの場合、ＥＣＵ２０は、毎回のピリオドｒにてサンプルした計測された特徴値をそのメモリに記録することができる。ＥＣＵ２０は、Ｎ個の連続値をベクトルｘに保持し、過去にＮｒより長い時間記録された値を破棄することができる。その後、時間ｒごとに、ＥＣＵ２０は線形結合を形成することができる。
y = wTX
ここで、wはウエイトのベクトルである。ＥＣＵ２０は、連続して値yをメモリに記録する。ＥＣＵ２０は、ポンプ電圧の振幅をセットすることができる。次に、ＥＣＵ２０は、ポンプ電圧の振幅を、現時点でのバイナリマスクと、過去Ｍタイムステップで記録された線形結合yの値との積に設定することができる。一例として、値ＭとＮは等しくてもよい。
一実施形態においては、ＥＣＵ２０は、出力信号が所望の形になるように、機械学習（ＭＬ）モジュール３０または同様の学習システムと併せて使用してもよい。ＭＬモジュール３０は、ＥＣＵ２０の一部であってもよい。ＭＬモジュール３０は、所望の出力の性質または形式について、ユーザのフィードバックを得ることができ、かかるフィードバックは学習の不可欠な部分である。ＭＬモジュール３０は、外部刺激の印加に同期する計測特徴の少なくとも１００のキャプチャを含むことができる。ＭＬアルゴリズムによるトレーニングの結果として、学習モジュール３０は、計測特徴の線形結合から最適なウエイトのセットを生成して出力することができる。ＭＬアルゴリズムは、さまざまな教師ありまたは教師なしの機械学習アルゴリズムから選択することができる。ＭＬアルゴリズムは、各刺激がターゲット信号に対応するような複数の外部刺激が連続して与えられる学習段階において、出力信号とターゲット信号との間の平均誤差を最小化することによって、数学的関数のパラメータが計算されるように、ＥＣＵ２０を学習するのに有益である。数学的関数は、重みのセットで計算された、計測された振動運動の特徴の線形結合あってもよい。
図２に、一実施形態によるＭＥＭＳ１０の詳細を示す。図１、２における同様の符号は、対応する要素を示している。図２のＭＥＭＳデバイス１０は、慣性要素１２に静電的に結合された共振要素１４を有している。
図２においては、ＭＥＭＳデバイス１０は、共振要素１４、シリコンビームを備えているが、他の材料を用いてもよい。共振要素１４は、ＭＥＭＳデバイス１０を支持する構造Ｓである基板によって支持されている。たとえば、アンカー１４Ａは、共振要素１４を支持してる。共振要素１４は、アンカー１４によって構造Ｓ上に保持（suspend）されている。アンカー１４Ａは、たとえば、ビームをその端部において、もしくはその近傍においてクランプすることで、共振要素１４が振動可能なように構成されている。図２に示すように、共振要素１４は、単一のビームを有するものとしてもよい。共振要素１４は、たとえば、機械的ネットワークとするため互いに結合されたビームのように、複数のビームを有するものとしてもよい。
変換ユニット１６もしくは類似のセンサは、共振要素１４の振動を計測するために用いられるゲージの形態とすることができる。たとえば、ゲージとして、ビームを横断するピエゾ抵抗ゲージを用いてもよい。他のセンサを、共振要素１４の振動を計測するために用いてもよい。ＭＥＭＳデバイスは、質量１２Ａの形態による慣性要素１２を有している。１以上のフレキシブル部材１２Ｂを含むフレキシブル結合によって基板Ｓに接続された質量１２Ａは、与えられた外部刺激に応じて、慣性要素１２が基板Ｓに対して変形もしくは移動することを可能にする。たとえば、質量１２Ａは、慣性プルーフ質量(inertial proof mass)であり、フレキシブル部材１２Ｂは、様々な可能性の中から、コンプライアント・スプリングおよび／または屈曲スプリングとすることができる。慣性プルーフ質量１２Ａは、コンプライアント・スプリング１２Ｂによって、基板Ｓの上に支持される。図２に示すように、ビーム１４と慣性プルーフ質量１２Ａの間にギャップが設けられている。一実施形態では、コンプライアント・スプリング１２Ｂは、外部刺激に対して慣性プルーフ質量１２Ａを平面内の一軸変位、すなわち、ビーム１４に向かうあるいは離れる１の並進自由度に規制する。プルーフ質量１２Ａのこの運動は、共振ビーム１４に働く力を変調する。これは、ビーム１４とプルーフ質量１２Ａの間の結合構造を構成する。他の可能性として、他の側面に沿ったビーム１４およびプルーフ質量１２Ａの双方向運動を伴う他の実施形態が考えられる。他の例として、慣性要素１２は、フレームの周りの質量部分を支持するカンチレバー・ビームを含む単一のモノリシック要素とすることができる。
様々なタイプの伝達ユニット１８や類似のセンサを、慣性要素１２の変位を計測するために用いることができる。示された実施形態では、慣性要素２の変位は、かみ合った電極１８Ａの間の静電容量の変化を計測することで評価することができる。かみ合った電極１８Ａは、プルーフ質量１２Ａと同時に動くように、プルーフ質量１２Ａに取り付けられた櫛を含んでもよい。櫛は基板Ｓに接続され、したがってプルーフ質量１２Ａに接続された櫛に対して固定されたままである。変換ユニット１８は、ゲージ１６によって計測された振動運動の計測特徴を検証するために用いられるが、これはオプションとしてもよい。
ＭＥＭＳデバイス１０の共振要素１４は、ポンプ２１（図１）を介して、その固有振動数の近傍の周波数にて静電気的にドライブされる。静電駆動は、共振要素１４に信号（たとえば、交流電圧）を印加することによって実現することができる。並行して、信号（たとえば、交流電圧）が慣性プルーフ質量１２Ａに印加される。この実施形態において、コンプリアント・スプリング１２Ａは、慣性プルーフ質量１２Ａを、外部刺激への応答として、平面内の一軸方向の動きに規制する。ビーム１４は、基板Ｓの平面に平行に移動するように構成されている。プルーフ質量１２Ａの動きは、共振ビーム１４に働く静電気力を変調し、これにより、ポンプ２１の強度が変調される。
この実施形態によれば、共振要素１４を定める単一のシリコン・ビームとともに、ポンプ２１からの正弦波ポンプ電圧信号の振幅を、繰り返しマスクパターンによって変調することにより、バーチャル・ネットワークが生成される。ポンプ２１の強度は、現在より前の瞬間のビーム１４の振動振幅の数学的関数であり、すなわち、遅延フィードバックである。
振動運動の計測特徴は、たとえばゲージ１６を用いてＮ等間隔時間にて計測されたビーム１４の偏向を含んでいる。上述の数学的関数は、出力信号を生成するためにＥＣＵ２０によって用いられる。
図２の実施形態において、ポンプ２１は、共振要素１４と慣性要素１２の間の交流電場である。電場は、共振要素１４と慣性要素１２との間に交流電圧差を与えるプロセッサ２２によって生成される。ポンプ２１は、共振モードにおける共振要素１４の振動運度を含む。ＥＣＵ２０によってもたらされる振動運動は、ポンプ２１の強度の非線形関数である。振動運動を通じて、共振要素１４と慣性要素１２の間の結合構造は、外部刺激に応答する慣性要素１２の変形および／または動きの結果として、ポンプ２１の強度の変化をもたらす。ＥＣＵ２０は、振動運動の複数の計測特徴を算出し、その振幅が振動運動の計測特徴の数学的関数となっている出力信号を生成する。この数学的関数は、共振要素１４の振動運動の関数にすぎない。振動運度はポンプ２１の関数であり、ポンプ自体は外部刺激とポンプ電圧の関数である。
図２に示す上記構造は、ＭＥＭＳ技術を使用して（典型的にはシリコンを）微細加工した電気機械的リカレント・ニューラル・ネットワーク（ＲＮＮ）として用いることができる。慣性要素１２は、慣性力を慣性要素１４すなわちリザーバコンピュータ（ＲＣ）として実装されたＭＥＭＳ・ＲＮＮに、インターフェイスするための仲介物として機能する。慣性要素１２は、共振要素１４に近づけて配置され、静電気力ポンプ２１がＲＣの機械モードをドライブするように、正弦波ポンプ電圧信号によって分極される。慣性要素１２の変位を受けて、静電気ドライブ力は、ＭＥＭＳ・ＲＣとして働く共振要素１４と慣性要素１２Ａとの間の距離を変化させることで変調される。出力信号の機械的非線形性により、共振ＭＥＭＳデバイス１０は、機械的ドメインにおいて開発された人工ニューロンとして用いることができる。ＲＣの出力は、リアルまたはバーチャルなネットワーク中の選択されたノードのピエゾ抵抗または容量性変位信号の線形結合によって得ることができる。
図３は、ＭＥＭＳデバイス１０の顕微鏡写真を示している。ＭＥＭＳデバイス１０は、５０μｍのシリコン層、４μｍの酸化層を有するシリコン・オン・インシュレータ（ＳＯＩ）ウエハの基板とともに使用することができる。微細加工プロセスは、一例として、以下のとおりである。1)Ｓｉ層のフォトリソグラフィー－AZ1512フォトレジンのスピン－積算照度60mJ/cm2露光－現像；2)高度なシリコンエッチング；3)金属層のフォトリソグラフィー－NR4 8000Pのスピン－積算照度500mJ/cm2露光－現像；4)メタライゼーション；5)リフトオフ；6)ＨＦ蒸気開放。これは、典型的な製造方法である。
図３に示されたＭＥＭＥＳデバイス１０は、２つの離れたビームの形式による２以上の共振要素１４を有している。ここに示されたいずれかの実施形態において、複数の共振要素１４を用いることは、複数結合の共振要素１４によってもたらされる豊富なダイナミックスによって、大きな数の計測振動特性を許容しおよび／またはニューロモルフィック・コンピューティングのための測定振動特性の関連性を高めることで、ＭＥＭＳデバイス１０のニューロモルフィック・コンピューティングの正確性に寄与する。たとえば、複数共振要素１４の使用は、ＭＥＭＳデバイス１０を異なる共振周波数（たとえば、共振要素１４ごとに１つの独立した共振周波数）にて動作することを許容する、および／または異なる静電結合ギャップにより、複数の共振要素１４からの異なる機械的応答というシナリオがもたらされる。複数の共振要素のそれぞれは、ポンプ２１の異なる振幅バリエーションに応答するものである。各共振要素１４は、同じＥＣＵ２０または異なるＥＣＵ２０の固有のプロセッサに結合されてもよい。異なる振幅バリエーションは、プロセッサ２２を異なるタスクの異なる動作をもたらす可能性がある。たとえば、２つの要素１４と２つのプロセッサ２２において、１つがタスクＡについて適切に動作しており、タスクＢについてうまく動作しない可能性がある。両要素１４の出力を結合すると、タスクＡ、タスクＢのいずれにもうまく動作する可能性がある。
図４、５を参照すると、ＭＥＭＳデバイス１０の他の例が示されており、慣性要素１２に静電的に結合されず、共振要素１４が構造Ｓに静電気的に結合されている。ニューロモルフィックＭＥＭＳ慣性装置１０の構成または機能と同じように、図４、５のＭＥＭＳデバイス１０は、たとえば、ＭＥＭＳマイクとして用いることができる。
図４、５のＭＥＭＳデバイス１０は、たとえば正多角形プレートなどの膜１２Ａの形態による慣性要素１２が、プレート１２Ａの周りに周囲的に配置され一端が固定されたフレキシブル部材１２Ｂを介して接続された電気導電構造Ｓを備えている。この構成は、プレート１２Ａに力を加える音圧に応じて、プレート１２Ａをその平面に垂直な方向に移動または変形させることを可能にする。たとえば、フレキシブル部材１２Ｂは、折り曲げられたコンプリアント・シリコンビームによるサスペンションユニットとすることができる。この実施形態では、プレート１２Ａが変形し、そのフレキシブルな接続は、構造Ｓに対する弾性変形によりなされる。円筒孔Ｓ１は、プレート１２Ａの変位時の背圧を緩和し、構造Ｓへのプレート１２Ａの静電引き込み（崩壊）を防止するために、（たとえばエッチングによって）構造Ｓの中に設けられる。
１以上の共振要素１４が、プレート１２Ａの中に埋め込まれている。一実施形態によると、図４、５の共振要素１４は、たとえば、サスペンド・プレート１２にパターン形成され、両端にてこのプレートに固定された１以上のシリコンビームとすることができる。振動を計測するため変換ユニット１６として、ピエゾ抵抗を共振要素１４にパターン形成してもよい。一例として、ピエゾ抵抗は、大きな真性またはｎ型領域に小さなｐ型シリコンを埋め込んだものとしてもよい。
図示の実施形態では、検出プレート１２Ａのフレキシブル接続は、外部音圧刺激に対して、面外の一軸方向への移動と同じ制約を加える。ビーム１４は、検出プレート１２Ａの平面に垂直な方向に移動するよう構成されている。検出プレート１２Ａの動きは、共振ビーム１４とドライブ電極Ｓ２の間のギャップを変化させることで、共振ビーム１４上に働く電磁気力の強さを変調する。
共振要素１４の高周波振動運動は、静電気ポンプ２１（図１）によってドライブされる。ポンプ２１の正弦波電気信号を介した共振要素１４に関する構造の分極は、構造Ｓの固定されたドライブ電極Ｓ２と各共振要素１４との間の引力を生成する。ポンプ２１の強度は、プレート１２Ａの誘導変位を介して、外部音圧刺激に結合される。これにより、構造Ｓの共振要素１４とドライブ電極Ｓ２の間のギャップが変化する。図１に示すように、共振要素１４は、その固有振動数近傍の周波数にて、静電気的に駆動される。
プロセッサ２２（たとえばマイクロコントローラ）は、共振要素１４の振動運動の風数の特徴を計測し、プロセッサ２２は出力信号を生成する。出力信号の振幅は、たとえば、特定のタスクを達成するために算出されたウエイトを用いた線形結合のような、計測された特徴の数学的関数である。一実施形態では、タスクは、マイクロフォンＭＥＭＳデバイス１０によって検出された音圧とともに、それぞれのレベルが人のしゃべった特定の言葉に対応する複数のレベル（たとえば１０レベル）間で電圧の変化する出力信号を生成する。これは、多くの例のうちの一例である。
図４、５のＭＥＭＳデバイス１０は、（移動部品が設けられた）１０μｍのシリコンデバイス層、（ギャップ距離の設けられた）５μｍの酸化層によるシリコン・オン・インシュレータ（ＳＯＩ）ウエハによる構造Ｓを備えることができる。たとえば、微細加工プロセスは、一例として、以下のとおりである。1)基板のフォトリソグラフィーおよび高度なシリコンエッチング；2)Ｓｉデバイス層のフォトリソグラフィー－ピエゾ抵抗パターンニングおよびイオン注入－機械的構造の定義およびこれに続く高度なシリコンエッチング（ＡＳＥ）；3)金属層のフォトリソグラフィー－電気トレースおよびワイヤボンディングパッドのパターニング－金属蒸着およびリフトオフ、および4)サスペンド機械構造のＨＦ蒸気放出。
図１～図５の実施形態において、電子制御ユニット２０は、ＭＥＭＳデバイス１０の機械的要素に外部刺激を与えて所与のタスクを実行するシステムとすることができる。たとえば、電子制御ユニット２０は、外部刺激に晒されるＭＥＭＳデバイス１０のためのニューロモルフィック出力を生成するためのシステムであってもよい。このシステムは、プロセシングユニット２２と；プロセシングユニット２２によって実行可能なコンピュータ可読プログラム指令を有し、前記プロセシングユニットに通信可能に接続された非一時的コンピュータ可読メモリとを備え、前記コンピュータ可読プログラム指令は、前記ＭＥＭＳデバイス１０の共振要素１４の、静電気力のポンプ２１の強度の非線形関数である振動運動を引き起こすために、静電気力のポンプ２１を印加し、外部刺激に応答する慣性要素１２の変形および／または動きがポンプ２１の強度を変化させるように、前記少共振要素１４を、前記ＭＥＭＳデバイス１０の慣性要素１２および／または構造Ｓに結合し、前記共振要素１４の振動運動を計測し、計測された振動運動の数学的関数である出力信号を生成して出力するためのものである。


Claims (26)

  1. 構造に与えられた外部刺激に応答して、慣性要素が当該構造に対し相対的に変形もしくは移動するように、フレキシブル接続によって前記構造に結合されるよう構成された慣性要素と；
    前記構造または少なくとも一つの共振モードを有する慣性要素に結合されるよう適合された少なくとも一つの共振要素と；
    少なくとも一つの共振要素の前記慣性要素および／または構造に対する振動運動を計測するための少なくとも一つの伝達ユニットと；
    前記共振モードにおける前記少なくとも一つの共振要素に、静電気力の強度の非線形関数である振動運度を引き起こすように、静電気力のポンプを印加するための電子制御ユニットと；
    を備えた微少電子機械システム（ＭＥＭＳ）であって、
    外部刺激による前記慣性要素の変形および／または移動が、前記ポンプの強度を変化させるように、前記少なくとも一つの共振要素は、前記慣性要素および／または前記構造に結合するよう構成されており、
    前記電子制御ユニットは、計測された振動運動の数学関数である出力信号を生成して出力するよう構成されていることを特徴とする微少電子機械システム（ＭＥＭＳ）デバイス。
  2. 請求項１のＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記少なくとも一つの共振要素は、その両端もしくは両端近傍にて挟まれたビームであることを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  3. 請求項２のＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記慣性要素は、バネによって支持された慣性プルーフ質量であり、前記ビームからギャップを隔てて設けられていることを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  4. 請求項３のＭＥＭＳデバイスにおいて、
    慣性プルーフ質量は、前記ビームに向かう方向および離れる方向である単一の並進自由度にて動くことを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  5. 請求項２～４のいずれかのＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記ポンプは、前記少なくとも一つの共振要素および慣性要素の間の交流電界であり、当該電界は、前記少なくとも一つの共振要素と慣性要素との間に交流電圧差を印加することで生成されることを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  6. 請求項２～５のいずれかのＭＥＭＳデバイスにおいて、
    計測された振動運動は、Ｎ等間隔の時間にて計測された前記ビームの振動の振幅を含むことを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  7. 請求項１のＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前駆少なくとも一つの共振要素は、その両端が慣性要素に結合されたビームであることを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  8. 請求項７のＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記慣性要素は、その周辺部において前記構造とフレキシブルに結合されたプレートを有することを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  9. 請求項８のＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記構造は、ギャップによって前記少なくとも一つの共振要素から分離され、前記少なくとも一つの共振要素と結合された電極を有することを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  10. 請求項７～９のいずれかのＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記ポンプは、前記少なくとも一つの共振要素と前記電極との間の交流電界であり、当該電界は、前記少なくとも一つの共振要素と前記慣性要素との間に交流電圧差を印加することによって生成されることを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  11. 請求項１～１０のいずれかのＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記数学的関数はパラメータを有し、当該パラメータは、トレーニング段階において、出力信号とターゲット信号との間の平均誤差を最小化することで算出され、各刺激がターゲット信号に対応するような、複数の外部刺激が連続して印加されることを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  12. 請求項１～１１のいずれかのＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記数学的関数は、現在におけるまたは過去の時点からの前記振動運動のＮ個の計測特徴の線形結合であることを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  13. 請求項１～１２のいずれかのＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記ポンプの強度は、現在におけるまたは過去の時点からの前記出力信号の数学的関数であることを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  14. 請求項１～１３のいずれかのＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記伝達ユニットは、前記少なくとも一つの共振要素に結合されたピエゾ抵抗歪みンゲージを含むことを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  15. 請求項１～１４のいずれかのＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記ポンプは、前記少なくとも一つの共振要素と前記慣性要素の間の力であって、当該力は、振幅および周波数が時間的に正弦波的に変化することを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  16. 請求項１５のＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記正弦波的な力は、繰り返しマスクパターンにしたがう時間によって変化することを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  17. 請求項１５または１６のＭＥＭＳデバイスにおいて、
    前記周波数は、前記少なくとも一つ共振要素の共振モードにおける固有振動数に近接した周波数であることを特徴とするＭＥＭＳデバイス。
  18. 外部刺激に晒されるＭＥＭＳデバイスのためのニューロモルフィック出力を生成するためのシステムにおいて、
    プロセシングユニットと；
    プロセシングユニットによって実行可能なコンピュータ可読プログラム指令を備え、前記プロセシングユニットに通信可能に接続された非一時的コンピュータ可読メモリとを備え、前記コンピュータ可読プログラム指令は、
    前記ＭＥＭＳデバイスの少なくとも一つの共振要素の、静電気力のポンプ強度の非線形関数である振動運動を引き起こすために、静電気力のポンプを印加し、
    外部刺激に応答する慣性要素の変形および／または動きがポンプ強度を変化させるように、前記少なくとも一つの共振要素を、前記ＭＥＭＳデバイスの慣性要素および／または構造に結合し、
    前記少なくとも一つの共振要素の振動運動を計測し、
    計測された振動運動の数学的関数である出力信号を生成して出力するためのものである。
  19. 請求項１８のシステムにおいて、
    静電気力のポンプの印加は、前記少なくとも一つの共振要素と前記慣性要素の間への交流電圧差の印加を含むことを特徴とするシステム。
  20. 請求項１８のシステムにおいて、
    静電気力のポンプの印加は、前記少なくとも一つの共振要素と前記構造の間への交流電圧差の印加を含むことを特徴とするシステム。
  21. 請求項１８～２０のいずれかのシステムにおいて、
    前記少なくとも一つの共振要素はビームであり、振動運動の計測は、Ｎ等間隔の時間における当該ビームの振動強度の計測を含むことを特徴とするシステム。
  22. 請求項１８～２１のいずれかのシステムにおいて、
    計測された振動運動の数学的関数である出力信号の生成および出力は、各刺激がターゲット信号に対応するような複数の外部刺激が連続して与えられるトレーニング期間において、出力信号とターゲット信号の間の平均誤差を最小化することによる数学的関数のパラメータの算出を含むことを特徴とするシステム。
  23. 請求項１８～２２のいずれかのシステムにおいて、
    計測された振動運動の数学的関数は、１組のウエイトによって算出される、Ｎ個の振動運動の計測特徴の線形結合であることを特徴とするシステム。
  24. 請求項１８～２３のいずれかのシステムにおいて、
    前記ポンプの強度は、現時点でのもしくは現在より過去の時点からの前記出力信号の数学的関数であることを特徴とするシステム。
  25. 請求項１８～２４のいずれかのシステムにおいて、
    静電気力のポンプを印加することは、振幅および周波数が時間とともに正弦波的に変化する力の印加を含むことを特徴とするシステム。
  26. 請求項２５のシステムにおいて、
    前記周波数は、前記少なくとも一つの共振要素の共振モードにおける固有振動数に近接した周波数であることを特徴とするシステム。

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