인공 시냅스는 폰 노이만 시스템의 병목 현상을 극복하기 위한 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 뉴런 네트워크 구축의 기본입니다. 저온 원자층 증착 공정을 기반으로 유연한 전기적 시냅스가 제안되었으며 양극성 저항성 스위칭 특성을 보였다. 이온 전도성 필라멘트 경로의 형성 및 파열로 전도도가 점진적으로 조절되었습니다. 일련의 시냅스 전 스파이크에서 장치는 놀라운 단기 가소성, 장기 가소성 및 망각 행동을 성공적으로 모방했습니다. 따라서 메모리와 학습 능력이 하나의 유연한 멤리스터에 통합되어 차세대 인공 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에 유망합니다.
<섹션 데이터-제목="배경">고전적인 폰 노이만 컴퓨팅 방식은 처리 센터와 저장 장치 사이의 정보 전송 병목 현상을 겪고 있습니다[1]. 생물학적 두뇌를 모방함으로써 뉴로모픽 컴퓨팅은 하나의 단일 시스템에서 학습과 기억 능력을 갖춘 매력적인 후보가 되었습니다[2, 3]. 생체 시냅스 행동을 모방하는 능력을 가진 전자 시냅스는 뉴로모픽 시스템의 기초입니다. 최근 생체 시냅스 거동은 이온 결함을 기반으로 하는 2단자 장치 및 새로운 3단자 시냅스 트랜지스터를 비롯한 다양한 멤리스터에 의해 에뮬레이트되었습니다[4, 5]. 이력 종속 전도도를 사용하여 멤리스터는 장기 우울증(LTD) 또는 강화(LTP), 쌍 펄스 변동(PPF), 쌍 펄스 억제(PPD) 및 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)을 시뮬레이션하는 것으로 보고되었습니다. ) [6,7,8]. 특히 LTP/LTD는 얼굴 분류, 디지털 인식 및 시냅스 가중치 수정을 기반으로 하는 기타 인공 지능 응용 프로그램에 필수적입니다[9,10,11]. 즉각적인 시냅스 후 전류 응답에서 비롯된 STP는 정보 필터링 및 즉각적인 신호 전송에 널리 사용됩니다[12].
HfO2를 포함하여 생체 시냅스 가소성을 가진 인공 시냅스에 대한 다양한 재료 시스템이 연구되었습니다. , ZnO, WOx , TaOx , InGaZnO, 유기 고분자 및 2D 전이 금속 디칼코게나이드(TMDC) [13,14,15,16,17,18,19]. 그 중 Hf0.5 Zr0.5 O2 (HZO)는 새로운 고유전율 물질 중 하나이며 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 공정과 호환됩니다[20]. HZO 기반 인공 시냅스 장치가 보고되었지만 고온 준비 과정을 피하기가 어렵습니다[21,22,23].
한편, 웨어러블 인공 지능 응용 분야에 대한 증가하는 요구를 충족시키기 위해 유연한 인공 시냅스 장치가 널리 연구되었습니다 [24, 25]. 그러나 고온의 준비 공정은 플렉서블 기판의 적용에 걸림돌이다. 이 문제를 해결하기 위해 전사 공정이 제안되었지만, 전사로 인한 높은 실패율과 주름 결함이 이 방법의 대규모 사용을 가로막고 있다[26, 27]. 저온 처리가 유연한 기판에 손상을 주지 않는다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이는 대규모 웨어러블 시냅스 어레이를 개발하는 효과적인 방법입니다.
본 연구에서는 HZO 기반 멤리스터(PET/ITO/HZO/Ag)용 저온 ALD 기술을 개발하였다. 이 멤리스터에서 점진적인 컨덕턴스 스위칭 프로세스가 시연되었습니다. 점진적 저항 전환 특성을 기반으로 LTP/LTD, STP, PPF 및 망각 곡선을 포함하는 일반적인 시냅스 가소성을 에뮬레이션했습니다. 생물학적 시냅스의 기능을 갖춘 유연한 HZO 기반 멤리스터는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 미래 응용 분야에 매력적입니다.
유연한 시냅스 소자는 아세톤, 이소프로판올 및 탈이온수로 세척하고 N2로 건조시킨 ITO 코팅된 폴리에틸렌 테레프탈레이트(PET) 기판에 준비되었습니다. 흐름. N2의 캐리어 가스를 사용하여 ALD에 의해 PET/ITO 기판에 10nm 두께의 HZO 필름을 증착했습니다. . 전구체는 테트라키스(에틸메틸아미노) 하프늄(TEMAH), 테트라키스(에틸메틸아미노) 지르코늄(TEMAZ) 및 H2였습니다. O, ALD 챔버의 성장 온도는 130 °C로 유지되었다. 그런 다음, 100 × 100 μm 2 면적의 50nm Ag 상부 전극(TE) 층 물리적 기상 증착(PVD) 후 포토리소그래피 및 리프트오프 공정으로 증착되었습니다. PET/ITO/HZO/Ag의 구조는 그림 1과 같다. Ag의 상부 전극과 ITO의 하부 전극은 생물학적 시냅스의 시냅스 전후 뉴런에 해당한다.
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뉴런과 인공 전기 시냅스 사이의 생물학적 시냅스의 개략도. 생체 시냅스는 시냅스 전 뉴런, 시냅스 틈 및 시냅스 후 뉴런으로 구성되었습니다. 저온에서 플라스틱 기판에 ITO/HZO/Ag 구조로 HZO 기반의 유연한 전기 시냅스를 제작했습니다.
전기적 특성은 상온의 대기 환경에서 반도체 파라미터 분석기(Agilent B1500A)를 이용하여 수행하였다. 프로그래밍 바이어스가 상단 전극에 적용되는 동안 하단 전극은 접지되었습니다.
그림 2a는 전류 컴플라이언스가 500 uA인 멤리스터의 일반적인 바이폴라 저항 스위칭 곡선을 보여줍니다. Sweeping 전압은 0 → 2 V → 0 V의 순서로 인가되었고, 저항은 고저항상태(HRS)에서 저저항상태(LRS)로 바뀌었다. 대조적으로, 음의 전압은 0 V에서 - 2 V까지 인가되었고 리셋 과정을 위해 0 V로 되돌아갔다. 포지티브 및 네거티브 바이어스 스윕의 점진적인 스위칭 특성은 시냅스 동작을 에뮬레이트하는 HZO 기반 멤리스터의 잠재력을 나타냅니다. 연속적인 스위프 사이클 동안 세트 및 리셋 프로세스에서 작동 전압의 누적 확률은 그림 2에 나와 있습니다. 세트 전압 및 리셋 전압의 평균(μ)은 각각 0. 99 V 및 - 1. 33 V입니다. 평균 작동 전압 수준을 나타냅니다. 동작전압의 표준편차(σ)(0.245 set process, 0.566 reset process)는 중심으로부터의 편차 정도를 나타낸다. 데이터의 상대적 변동은 분산 계수(σ/μ)로 설명될 수 있습니다. HRS 저항 및 리셋 전압의 변화가 현저한 동안 설정 공정에서 우수한 균일성을 얻었으며, 이는 Ag 원자의 전도성 필라멘트(CF) 형성 및 파열 과정에 기인할 수 있습니다. 설정 작업 과정에서 CF의 크기나 개수가 증가합니다. 디바이스의 현재 레벨은 CF의 증가에 거의 선형적으로 비례합니다. 재설정 프로세스 중에 CF가 끊어지고 감소합니다. 장치의 현재 수준은 CF의 차단 길이에 기하급수적으로 의존합니다[28]. 리셋 과정에서 CF의 작은 변화는 저항과 리셋 전압의 명백한 변화를 초래할 수 있습니다. HZO 기반 장치에서 μ의 ON/OFF 비율은 그림 2c와 같이 300보다 큽니다.
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아 DC 스윕으로 측정한 HZO 기반 소자의 저항성 스위칭 특성. ㄴ 플렉서블 디바이스의 DC 스윕 사이클에서 추출된 설정 및 리셋 전압의 분포. ㄷ 읽기 전압 0.1 V
에서 저항을 측정한 HRS 및 LRS의 통계 데이터DC 스위프에서 점진적인 저항 스위칭 동작 외에도 변조된 컨덕턴스를 가진 장치는 일련의 연속 펄스로 프로그래밍할 수 있습니다. 그림 3a에서 볼 수 있듯이 컨덕턴스는 400개의 연속 프로그래밍 펄스로 LTP 및 LTD를 에뮬레이트하도록 점진적으로 변조될 수 있으며, 이는 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 시냅스 장치의 잠재력을 나타냅니다. 200개의 연속적인 포지티브 펄스(0 .8V, 20 ms)와 200개의 네거티브 펄스(- 0 .5V, 20 ms)로 시냅스 장치의 컨덕턴스가 점차 강화되고 감소합니다. 컨덕턴스 상태는 각 연속 펄스 후 0.1 V의 읽기 전압에서 얻어졌습니다. 망각은 전기 시냅스에서 시냅스 후 전류의 이완에 의해 시뮬레이션될 수 있는 인간 두뇌의 일반적인 현상 중 하나입니다. 일련의 펄스 후, 시냅스 후 전류(PSC)는 그림 3b와 같이 시간이 지남에 따라 감쇠되어 중간 상태로 변했습니다. 망각 곡선은 심리학에서 자주 사용되는 Kohlrausch 방정식에 맞출 수 있습니다.
$$ I(t)={I}_0+A\exp \left(-t/\tau \right) $$ (1)여기서 I(t) t 시점의 PSC입니다. , 나 0 는 안정화된 전류, A는 전인자, τ 이완 시간 상수입니다. 인공 시냅스 장치에서 상수 τ 망각 특성을 평가하는 데 사용된 57 이었다.
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아 0.1 V의 읽기 전압에서 시냅스 후 전류를 얻은 인공 가요성 시냅스에서 LTP 및 LTD에 대한 점진적 컨덕턴스 변조 b 100개의 연속 프로그래밍 펄스(1 V, 50 ms) 및 전기 시냅스의 맞춤 곡선 이후의 망각 행동
HZO 기반 시냅스 장치의 작동 메커니즘을 더 잘 이해하기 위해 다양한 상태의 전도성 필라멘트(CF)를 그림 4에 표시했습니다. CF의 형성 및 파열은 Ag 원자와 이동성 Ag의 이동으로 인한 것입니다.>+ . 상부 전극에 양의 프로그래밍 자극이 가해지면 상부 전극의 원자가 Ag + 으로 산화됩니다. , 하부 전극에 축적되어 Ag 원자로 환원된다. 그림 4a-c에서 CF의 두께와 직경은 상태 I에서 상태 III로 약간 증가하여 컨덕턴스 증가를 유도했습니다[29]. 대조적으로, Ag 원자의 다리는 그림 4d-f와 같이 멤리스터에 일련의 음의 스파이크를 적용한 후 전도도에 약한 영향을 주어 파열되었습니다. 이 HZO 기반 인공 시냅스 장치의 일반적인 LTP 및 LTD 동작은 각각 CF 점진적 형성 및 파열로 구성되었습니다.
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아 –ㄷ LTP에서 연속적인 포지티브 펄스 하에서 Ag 양이온 전도 경로를 형성하는 개략도. d –f LTD에서 연속적인 음의 펄스 후 전도성 필라멘트 파열
단기 시냅스 가소성은 흥분성 및 억제성 생체 시냅스 모두에 중요하며, 이는 시간 정보 처리에 중요한 역할을 하는 것으로 간주됩니다[30, 31]. PPF 및 PPD 동작은 짧은 간격으로 두 개의 연속적인 시냅스 스파이크로 구성된 전형적인 단기 현상입니다. 이러한 가소성은 유연한 HZO 기반 시냅스 장치에서도 성공적으로 모방되었습니다. PPF 기능은 그림 5a와 같이 60 ms 간격으로 한 쌍의 스파이크(2 V, 10 ms)에 의해 트리거되는 시냅스 가중치의 단기 향상이었습니다. 대조적으로, 두 번째 스파이크의 응답 전류는 이전 스파이크의 응답 전류보다 작습니다. 이는 PPD로 설명되고 60 ms 간격으로 두 개의 음의 펄스(- 1 .5V, 10 ms)로 시뮬레이션됩니다.
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아 한 쌍의 시냅스 전 스파이크(2 V, 10 ms)에 의해 유도되는 일반적인 PPF 동작. ㄴ 억제된 스파이크(- 1 .5V, 10 ms)에서 인공 유연 시냅스의 PPD 현상
우리의 시냅스 장치에서 장기간 가소성의 신뢰성을 입증하기 위해 1000 s 이상 동안 유지 특성을 측정했습니다. 그림 6에서 볼 수 있듯이 흥분성 및 억제 상태의 PSC는 단일 시냅스 전 스파이크 후 0.1 V의 바이어스에서 판독되었습니다. 당사의 HZO 기반 장치의 장기 유지 동작은 저장 가능성을 보여주고 연속적으로 변조된 컨덕턴스는 시스템에 통합될 수 있는 메모리 기능을 위한 길을 열어줍니다.
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아 장기적인 잠재적인 행동을 나타내는 긍정적인 프로그래밍 펄스에서 전기 시냅스의 유지 특성. ㄴ LTD 프로세스에서 시냅스 후 전류는 단일 음의 펄스(- 0 .5V, 20 ms)에서 억제될 수 있으며 컨덕턴스 상태는 1000 s 이상 동안 안정적으로 유지될 수 있습니다.
요약하면, 저온 ALD를 기반으로 하는 유연한 HZO 기반 인공 시냅스 소자가 제안되었다. 이 유연한 멤리스터에서 일반적인 양극성 저항성 스위칭 특성이 입증되었습니다. 상부 전극에 연속적인 펄스를 인가함으로써 LTP, LTD, PPF, PPD 및 망각 행동을 포함한 전기적 시냅스에 의해 장기 가소성과 단기 가소성을 시뮬레이션했습니다. 점차적으로 변조된 전도도는 제어 가능한 Ag 이온 전도성 필라멘트 경로에 기인할 수 있습니다. 유연한 전기 시냅스는 뉴로모픽 회로의 하드웨어 구현을 위한 유망한 후보 중 하나가 되었습니다.
원자층 증착
고저항 상태
저저항 상태
장기 우울증
장기 강화
단기 가소성
나노물질
초록 열 변동 및 진동에 의해 유도된 빠른 확산은 나노 스케일에서 감지되었습니다. 본 논문에서는 표면파가 진행하는 그래핀 층에서 입자의 움직임을 분자 역학 시뮬레이션과 이론 모델을 통해 연구하였다. 입자가 특정 전제 조건, 즉 속도 고정 효과를 사용하여 파동 속도로 계속 이동할 것이라는 것이 입증되었습니다. 곡률의 함수로 입자와 물결 모양 표면 사이의 반 데르 발스(vdW) 전위를 표현함으로써 상대 파동 좌표계에서 전위의 웅덩이를 기반으로 메커니즘이 명확해집니다. 두 가지 전제 조건이 제안됩니다. 입자의 초기 위치는 포텐셜 웅덩이
초록 엘라스토머 나노구조는 일반적으로 명백한 기계적 역할을 수행할 것으로 예상되므로 기계적 특성은 재료 성능에 영향을 미치는 데 중추적입니다. 다용도로 사용하려면 기계적 특성에 대한 철저한 이해가 필요합니다. 특히, 저밀도 폴리올레핀(LDPE)의 시간 의존적 기계적 응답은 완전히 해명되지 않았습니다. 여기에서 힘 부피 및 빠른 힘 부피와 함께 최첨단 PeakForce 정량적 나노기계적 매핑을 활용하여 LDPE 샘플의 탄성 계수를 시간 종속 방식으로 평가했습니다. 구체적으로, 획득 주파수는 0.1에서 최대 2kHz까지 4자리로 이산
