【公開日：2025.06.10】【最終更新日：2025.05.17】
課題データ / Project Data
課題番号 / Project Issue Number
24KT2456
利用課題名 / Title
Fabrication and electo-mechanical study of nano-scale resonators
利用した実施機関 / Support Institute
京都大学 / Kyoto Univ.
機関外・機関内の利用 / External or Internal Use
内部利用（ARIM事業参画者以外）/Internal Use (by non ARIM members)
技術領域 / Technology Area
【横断技術領域 / Cross-Technology Area】（主 / Main）加工・デバイスプロセス/Nanofabrication（副 / Sub）-
【重要技術領域 / Important Technology Area】（主 / Main）高度なデバイス機能の発現を可能とするマテリアル/Materials allowing high-level device functions to be performed（副 / Sub）マルチマテリアル化技術・次世代高分子マテリアル/Multi-material technologies / Next-generation high-molecular materials
キーワード / Keywords
電子線リソグラフィ/ EB lithography,リソグラフィ/ Lithography,MEMS/NEMSデバイス/ MEMS/NEMS device,3D積層技術/ 3D lamination technology,光リソグラフィ/ Photolithgraphy,膜加工・エッチング/ Film processing/etching
利用者と利用形態 / User and Support Type
利用者名（課題申請者）/ User Name (Project Applicant)
Banerjee Amit
所属名 / Affiliation
京都大学 大学院工学研究科
共同利用者氏名 / Names of Collaborators Excluding Supporters in the Hub and Spoke Institutes
川口修大
ARIM実施機関支援担当者 / Names of Supporters in the Hub and Spoke Institutes
利用形態 / Support Type
（主 / Main）機器利用/Equipment Utilization（副 / Sub）-
利用した主な設備 / Equipment Used in This Project
KT-101：高速高精度電子ビーム描画装置
KT-103：レーザー直接描画装置
KT-213：シリコン犠牲層ドライエッチングシステム
KT-154：両面マスクアライナー露光装置
KT-236：誘導結合プラズマ反応性イオンエッチング装置
報告書データ / Report
概要（目的・用途・実施内容）/ Abstract (Aim, Use Applications and Contents)
てんかんとは，患者が突然痙攣を起こしたり意識を失ったりする「てんかん発作」を引き起こす脳の病気である．世界中に約5000万人もの患者がいるが，その20~30 % は薬による治療が効かず，常にてんかん発作を引き起こすリスクを伴う生活を強いられる．彼らが発作による大きな事故やけがを防ぐためには，脳波（Electroencephalogram; EEG）を常時監視し，発作を事前検知するデバイスの開発が必要不可欠である．AIによる発作の事前検知に関する過去の先行研究は，端末で得られたデータをクラウド側に送信し処理させるクラウド・コンピューティングを用いているため，計算負荷の増大・通信遅延が懸念される．そこで，本研究では，発作を事前検知するために，データ処理を端末側で行うエッジ・コンピューティングを用いる．中でも，マイクロ・ナノ電気機械システム（Micro electromechanical system / Nano electromechanical system; MEMS / NEMS）共振器を用いる物理リザバーコンピューティング（Physical Reservoir Computing; PRC）に注目する．これらの共振器を用いるPRCは，少ない消費電力で駆動するMEMS / NEMS共振器をデータ処理に用いることで計算負荷を低減できるため，エッジ・コンピューティングとの高い親和性が期待される．具体的には，てんかん患者のEEGの時系列データから生成した電気信号によりMEMS / NEMS共振器を駆動する．その応答をもとに，入力のEEGの状態を’normal（通常時）’，'pre-seizure（発作前)'，'seizure（発作中)'の3つに分類する．特に，てんかん発作の事前検知を実現するために，発作が起きる前の脳の状態にあたる'pre-seizure'を検知することを目指す．PRCにより脳の状態の分類を実現するために，半導体微細加工技術を用いてMEMS / NEMS共振器を設計・作製した．
実験 / Experimental
図１に，MEMS / NEMS共振器のプロセスフローを示す．共振器デバイスはすべて，厚さ8 µmの単結晶シリコンデバイス層，二酸化ケイ素犠牲層，シリコンハンドル層から構成されるSOIウェハを用いて作製された．デバイス上の電極部分及び両もち梁構造はフォトリソグラフィ及び電子ビーム露光（高速高精度電子ビーム描画装置：KT-101）によりパターニングされた．その後，深堀り反応性イオンエッチング（誘導結合プラズマ反応性イオンエッチング装置：KT-236）と犠牲層エッチング（シリコン犠牲層ドライエッチングシステム：KT-213）が行われた．
【利用した他の設備】
KT-119：両面マスク露光&ボンドアライメント装置
結果と考察 / Results and Discussion
マイクロスケールの梁幅を有するMEMS共振器とナノスケールの梁幅を有するNEMS共振器を作製した．図２及び図３に，作製したMEMS共振器，NEMS共振器のSEM画像を示す．
長さ200 µm，幅2.1 µm，高さ8 µmのMEMS共振器を作製成功し，EEG分類のための物理リザバーとして機能することを確認した．一方，NEMS共振器については駆動が確認されなかった．これは，電子ビーム露光時の位置合わせのエラーによりその後の深堀り反応性イオンエッチングが十分に行われなかったことに起因し，さらなる調査が必要である．
図・表・数式 / Figures, Tables and Equations
Figure 1: A schematic illustration of the device fabrication process. The metal deposited in the center in (2) represents a microscale beam, and that in (3) represents a nanoscale beam. For MEMS resonators fabrication, (3) is skipped.
Figure 2: SEM images of a MEMS resonator.
Figure 3: SEM images of NEMS resonators. (a) A simple double-clamped resonator, and (b) a resonator with an anchor actuator.
その他・特記事項（参考文献・謝辞等） / Remarks(References and Acknowledgements)
成果発表・成果利用 / Publication and Patents
論文・プロシーディング（DOIのあるもの） / DOI (Publication and Proceedings)
口頭発表、ポスター発表および、その他の論文 / Oral Presentations etc.
- Shuto Kawaguchi, Yu Wei, Amit Banerjee, Jun Hirotani and Toshiyuki Tsuchiya Tunable Si NEMS resonators for frequency-domain physical reservoir computing 37th International Microprocesses and Nanotechnology Conference (MNC 2024), Kyoto, Japan, Nov. 12-15, 2024, 14P-1-43
- Shuto Kawaguchi, Amit Banerjee, Jun Hirotani, and Toshiyuki Tsuchiya MEMS resonator-based reservoir computing for epileptic seizure prediction The 2024 International Meeting for Future of Electron Devices, Kansai (IMFEDK 2024), Ryukoku Univ., Kyoto, Japan, Nov. 21-22, 2024, R01
- Amit Banerjee, Shuto Kawaguchi, Claude Meffan, Jun Hirotani, Toshiyuki Tsuchiya Developing a MEMS reservoir-computer for real-time epileptic seizure detection 36th International Microprocesses and Nanotechnology Conference (MNC 2023), Sapporo, Japan, (Nov. 14-17, 2023), 16P-1-87.
特許 / Patents
特許出願件数 / Number of Patent Applications：0件
特許登録件数 / Number of Registered Patents：0件