透明的氧化记忆器结构:薄膜的磁力喷射,电阻切换调查和横杆阵列制造
Alexander V Saenko1,2, Roman V Tominov1,2, Igor L Jityaev1,2
1Research Laboratory Neuroelectronics and Memristive Nanomaterials (NEUROMENA Lab), Institute of Nanotechnologies, Electronics and Electronic Equipment Engineering, Southern Federal University, 347922 Taganrog, Russia.
Nanomaterials (Basel, Switzerland)
|December 17, 2024
概括
高频磁铁子在75W的喷射产生稳定的纳米晶体ZnO膜. 这些薄膜使得透明的memristor结构和交叉条阵列具有可靠的电阻开关,用于AI应用程序.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 纳米技术纳米技术
- 电气工程 电气工程
背景情况:
- 纳米晶体氧化 (ZnO) 薄膜对于先进的电子设备至关重要.
- 通过喷射功率优化膜特性是设备性能的关键.
研究的目的:
- 为了研究磁铁子喷射功率对ZnO薄膜性能的影响.
- 使用优化ZnO膜开发和描述透明的memristor设备和横杆阵列.
主要方法:
- 通过高频磁铁子喷射沉积的ZnO薄膜的实验研究.
- 印度氧化/ZnO/印度氧化 (ITO/ZnO/ITO) 记忆体结构和横杆阵列的制造和测试.
- 电阻开关机制的数学建模.
主要成果:
- 在75W下喷射的ZnO薄膜具有光滑的表面和均的纳米晶体结构.
- ITO/ZnO/ITO记忆器在1000个周期内显示出稳定的电阻切换 (HRS/LRS比率约为1.8).
- 一个16个设备的横杆阵列展示了20,000个周期 (HRS/LRS比率~2.5),氧气空缺生成被确定为一个关键机制.
结论:
- 优化磁铁子喷射功率 (75W) 产生高质量的ZnO薄膜用于memristor应用.
- 透明的基于ZnO的memristors和横杆阵列显示出有前途的稳定性和性能.
- 这些发现支持开发透明的memristor横杆用于人工智能和机器人的神经形态计算.
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