高電子移動度トランジスタ（High Electron Mobility Transistor: HEMT）は、電気の流れをコントロールする半導体素子の一種です。住友電工グループは長年に渡るトランジスタ技術をベースに、優れた材料物性を持つ窒化ガリウム（GaN）を用いたGaN-HEMTを世界に先駆けて製品化し、市場を牽引してきました。

そして今、時代は無線通信のさらなる大容量化を求めており、それに応えるのが「ミリ波GaN HEMT」です。ミリ波とは、30GHz（ギガヘルツ）から300GHzの周波帯の電波を指し、高速で大量の情報を伝送することが可能な周波数帯域として5G通信や自動運転、宇宙開発などの幅広い分野での活用が期待されています。ミリ波GaN HEMTは、高度な信号処理や高速でのデータ通信などに応用される一方で、回路の設計や解析は非常に複雑です。そこで私たちが検討したのが人工知能によるディープラーニングを取り入れたANNモデルの作成です。


GaN-HEMT

人間の脳神経系を模倣したニューラルネットワークでは、多数のニューロン（神経細胞）が相互に接続され、信号を伝えています。これを取り入れたANNモデルは大量のデータを使って自ら学習し、与えたタスクに対して最適な出力を予測します。

しかし、これまでANNモデルをミリ波帯に適用した例はありませんでした。というのも、ミリ波は極めて複雑な波形形状を持ち、ディープラーニングを適用しても一つひとつのデータに捕らわれてデータ全体の正確な傾向がつかめない過学習に陥る問題があるためでした。そこで私たちが着想したのが予測モデルに制約をかけるという手法です。ディープラーニングが必要とされる電子回路の電流源にのみANNを適用することで過学習を回避し、ミリ波帯でGaN HEMTの挙動を高精度に再現する画期的なモデルを世界で初めて実現したのです。

さらに私たちは、開発したANNモデルを用いてミリ波 GaN 増幅器を試作し、その計算精度を検証しました。その結果、私たちの開発したANN モデルがミリ波 GaN HEMT の挙動を正確に予測できることが示されました。これによって高周波増幅器の定量的な分析と高度な回路設計が可能となり、今後の飛躍的な性能向上に貢献すると考えられます。

ミリ波帯という超高周波数帯でのANNモデルは本研究が世界初の事例であり、その成果は社内外で広く取り上げられました。通信業界に携わる多くの企業や専門家が参加する国際カンファレンスIMSでも登壇の機会をいただき、技術やトレンドの学術研究における重要なステージで私たちの研究開発の新規性と重要性が認められました。

ディープラーニングは、多くの可能性を秘めた技術であり、アイディア次第でさまざまな事柄への応用が考えられます。現在は、AIによるGaN HEMTの自動設計に取り組んでいます。私はもともと半導体研究を専門としており、AIやプログラミングに関しては書籍やインターネットから情報を集める試行錯誤の日々でしたが、ディープラーニングを表現する行列計算を解き続けることで、ようやく「AIの学習」の意味を理解しました。GaN HEMTについては、物理現象において未だ解明できていない部分が多く、エンジニアの勘と経験に頼った研究開発に陥りがちです。このように複雑で専門性の高い分野こそ、AIに学習させる実験データの質と量を向上させることによってより客観的な分析と正確な設計が可能になると確信しています。今後は、私たちの作り出したモデルをお客さまにもご提供することで当社グループのGaN HEMTの魅力を伝え、世界市場でのシェア獲得に貢献していきたいと考えています。

・[学会]　IEEE/MTT-S International Microwave Symposium-IMS 2022発表『Neural Network based GaN HEMT Modelling for Millimeter Wave Power Amplifiers』
・[学会]　14th Topical Workshop on Heterostructure Microelectronics発表
・[論文]　Journal of Applied Physics 132.17 (2022): 175302