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用于神经形态计算的多层氧化还原 HfOx/Al2O3/TiO2 忆阻结构
Scientific Reports ( IF 3.8 ) Pub Date : 2022-10-29 , DOI: 10.1038/s41598-022-22907-5
Seongae Park 1 , Benjamin Spetzler 1 , Tzvetan Ivanov 1 , Martin Ziegler 1
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基于氧化还原的忆阻器件在神经形态计算系统中显示出巨大的应用潜力。然而,对器件特性的要求取决于所实现的计算方案,并且在一个稳定的器件中统一所需的特性仍然具有挑战性。了解如何以及在多大程度上可以调整和稳定器件特性对于开发特定于应用的设计至关重要。在这里,我们提出了具有 HfO x /Al 2 O 3 /TiO 2功能三层的忆阻器件,该三层是根据 HfO x ( x = 1.8, 2) 的化学计量和操作条件定制的。对器件性能进行了实验分析,并开发了基于物理的器件模型,以提供微观解释并解释 Al 2 O 3层对稳定性能的作用。我们的结果表明,电阻切换机制可以在同一器件中从区域型调整为灯丝型,模型很好地解释了这一点:Al 2 O 3层通过控制氧空位的形成来稳定区域型切换机制在 Al 2 O 3 /HfO x界面处,估计形成能为 ≈ 1.65 ± 0.05 eV。这种稳定的区域型器件结合了多级模拟开关、线性电阻变化和长保留时间(≈ 10 7 –10 8 s),无需外部电流顺应性和初始电铸周期。 与之前的双层器件相比,这种组合是一个显着的改进,并且使得这些器件在未来集成到用于神经形态应用的忆阻电路中具有潜在的意义。

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