在基于的拉德尔斯登-波珀层混合矿中进行电阻切换,用于非挥发性内存和神经形态计算
Mubashir M Ganaie1, Gianluca Bravetti2, Satyajit Sahu1
1Department of Physics, Indian Institute of Technology Jodhpur 342037 India.
Materials advances
|March 6, 2024
概括
研究人员使用分层矿开发了稳定的人工突触,用于大脑启发的计算. 这些设备显示可靠的电阻切换和突触行为,为先进的神经形态计算应用铺平了道路.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 设备物理 设备物理
- 神经科学是一个神经科学.
背景情况:
- 电阻开关设备是大脑启发的计算的关键.
- 混合金属化佩洛夫斯基特提供了简化架构,但存在不稳定性.
- 基于多层基化 (BzA) 的化矿矿, (BzA) 2PbX4,正在研究提高可靠性.
研究的目的:
- 在 (BzA) 2PbX4 矿中证明可靠的电阻切换和突触行为.
- 为了研究化物组成的影响 (Br与Br对比). 我) 在设备性能上.
- 探索这些材料对神经形态计算和非易失性记忆的潜力.
主要方法:
- 基于 (BzA) 2PbX4 (X = Br,I) 的电阻开关装置的制造和表征.
- 切换特征的分析 (数字与模拟,设置/重置过程,功耗).
- 评估设备可靠性指标,包括保留,耐久性和开/关比.
主要成果:
- 在 (BzA) 2PbX4 矿中证明了可靠的电阻切换和突触行为.
- 观察到基于化离子 (I 与 Br) 的数字到模拟切换的过渡.
- (BzA) 2PbI4在低功率下呈现逐渐切换,而 (BzA) 2PbBr4则呈现突然切换和更高的开/关比. 化物装置提供了卓越的保留和耐久性.
结论:
- 化物离子的迁移和空缺线材的形成驱动了电阻切换机制.
- (BzA) 2PbX4矿对神经形态计算具有有前途的突触特征.
- 这些材料是非易失性内存和先进计算应用的合适候选者.
