通过原子控制的电化学脉冲沉积形成的超细Cu纳米颗粒子层使用无形Cu2O基记忆器进行密集的协调突触
Dong Su Kim1, Hee Won Suh1, Sung Woon Cho2
1School of Advanced Materials Science and Engineering, Sungkyunkwan University, 2066, Seobu-ro, Jangan-gu, Suwon-si, Gyeonggi-do, 16419, Republic of Korea. chohk@skku.edu.
Materials horizons
|July 13, 2023
概括
这项研究介绍了一种用于电阻随机存储器 (RRAM) 的新型电化学设计,使用氧化铜与超细铜纳米粒子. 这项创新通过实现可靠的模拟切换来提高神经形态计算的突触性能.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 纳米技术 纳米技术
- 计算机工程 计算机工程
背景情况:
- 电阻随机访问存储器 (RRAM) 对神经形态计算至关重要.
- 当前的RRAM设备遭受无法控制和突然切换,限制突触性能.
研究的目的:
- 为了提高RRAM用于神经形态应用的可靠性和模拟切换性能.
- 引入一个用超细Cu纳米粒子 (U-CuNP) 构成活性Cu2O层的电化学设计.
主要方法:
- 在Cu2O层内U-CuNP的电化学脉冲沉积 (EPD).
- 在现场制造Cu2O薄膜与U-CuNP在单个电解质浴.
- 电场的度由U-CuNP产生多个导电丝路径.
主要成果:
- 实现均分散的导电丝,以提高RRAM可靠性.
- 证明了对基于RRAM的神经形态计算的模拟切换的有效改进.
- 展示了卓越的渐进式模拟切换,线性,动态范围,耐久性,精度,速度和保留.
结论:
- 拟议的U-Cu NP设计可通过多个弱丝进行可靠的模拟电阻切换.
- 该RRAM设备显示了高级神经形态计算应用的巨大潜力.
- 电化学设计为克服当前RRAM技术的局限性提供了一条途径.


