处理 Sol-Gel 的 Y₂O₃多层电阻随机访问记忆细胞用于神经网络

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 电气工程 电气工程
• 纳米技术 纳米技术

背景情况:

• 电阻随机访问存储器 (RRAM) 提供了有前途的非易失性存储器解决方案.
• 氧化物 (Y2O3) 被探索为RRAM设备的潜在介电材料.
• 实现多层细胞 (MLC) 功能是增加内存密度的关键.

研究的目的:

• 为了制造和描述基于Y2O3的RRAM设备.
• 调查当前合规性对设备性能和发光线形成的影响.
• 评估这些RRAM设备在MLC切换和神经形态计算方面的潜力.

主要方法:

• 在ITO/玻璃基板上制造Y2O3薄膜的sol-gel制造.
• 双极电阻开关测量与变电流合规性.
• 导电丝组成和演变的分析.
• 神经网络应用程序的数值模拟.

主要成果:

• 在没有形成过程的情况下,Y2O3 RRAM设备表现出双极切换.
• 调整当前的合规性控制了Ag发光线的形成,并启用了MLC切换.
• 设备实现了三种低电阻状态和一种高电阻状态,用于2位/电池容量.
• 使用这些RRAM设备模拟的神经网络实现了~88%的数字图像分类准确度.

结论:

• 氧化物RRAM设备适用于多层电池操作.
• 控制的导线工程对于MLC的功能至关重要.
• 这些RRAM设备显示了实际神经形态系统的巨大潜力.
• 制造的设备为未来的AI硬件提供了可行的内存组件.