基于铌酸锂单晶薄膜忆阻器的STDP特性研究

发布时间：2021-09-29 23:34

　　因结构简单、并行处理、突破冯洛伊曼瓶颈等优势,忆阻器在搭建类脑神经形态计算系统上有较大潜力。单晶材料缺陷少、性能一致性好,为离子迁移提供了理想平台。基于氧空位迁移机制的忆阻器能展现较好的多阻态特性,可模拟STDP规则,更适用于搭建大规模类脑系统。然而,单晶薄膜忆阻器的研究相对较少,缺乏材料与STDP特性联系的讨论。因此,探究单晶材料与器件STDP特性之间的关系,对制备类脑芯片并进一步搭建新一代计算机系统有重要意义。本文基于铌酸锂单晶薄膜,使用氩离子刻蚀、氧气退火等方式制备了具有较好STDP特性的铌酸锂单晶薄膜忆阻器,并研究了材料表面氧空位与STDP特性之间的关系,为类脑系统搭建提供了较好的类突触器件。本文具体工作与结论如下:1.控制氩离子对铌酸锂单晶薄膜的刻蚀时间,分别制备铌酸锂厚度为350 nm、300 nm、250 nm和200 nm的单晶薄膜忆阻器。通过隧道扫描显微镜的测试得知铌酸锂厚度得到了较好的控制;原子力显微镜的测试结果表明刻蚀表面光滑均匀;由电子顺磁共振仪的测量结果可知刻蚀伴随有氧空位的引入。经电学性能测试,器件电形成电压从24 V降为9 V表明电形成电压降低显著;较长时... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

神经元与突触结构示意图[1]

四种STDP规则[6]

电子科技大学硕士学位论文4图1-3神经元非线性模型与SNN网络结构示意图。(a)传统人工神经网络神经元数学模型[11];(b)脉冲神经元模型[12];(c)脉冲神经网络结构示例[13]除了上述基于软件构建的神经网络，还有一种基于硬件搭建的神经网络。硬件神经网络的搭建通常是利用电阻、电容、电感这三种基本电子元器件搭建而成。图1-4为一个常见的基于三种基本电子元器件搭建的基本神经元等效电路。其中Vk表示第K个神经元前膜的膜电位，Vk-1表示第K个神经元与K-1个方式的轴电阻(axialresistance)，Rk+1表示第K个神经元与第K+1个神经元的轴电阻。依据神经元方式的等效电路，单个方式的膜电位变化可以表示为:=()∑[()]+1++1+1+.(1-1)其总共包含4类电流，即神经元的漏电流=()，房室上的所有钠离子通道、钾离子通道等门控电流之和=∑[()]，相邻方式的外向整合延迟电流=(1)/+(+1)/+1，表示外部注入的电流。由此可见，仅仅搭建单个神经元所用到的基本电子元器件不仅种类多而且数量也较多。再结合大脑中有1014数量级突触的情况，要利用现有种类的基本电子元器件搭建大规模集成神经硬件系统，不仅集成度较难提高，而且还会面临巨大的能耗问题。因此，这种搭建方式极大地限制了人们搭建大规模、超大集成规模等神经网络系统，制约了计算机的发展。为了解决这一问题，利用第四种基本电子元器件(忆阻器)去搭建神经网络系统，是现在国际研究的重要方向之一。因为单个忆阻器就可以模拟一个神经元突触，因此利用忆阻器去搭建神经网络系统，不仅可以较大程度地提高硬件系统的片上集成度，还能大幅度的降低能耗，使计算速度提升。（c）

【参考文献】：
博士论文
[1]化学机械抛光试验及其材料去除机理的研究[D]. 陈晓春.江南大学 2014

硕士论文
[1]基于铌酸锂单晶薄膜忆阻交叉阵列研究[D]. 彭赟.电子科技大学 2019



本文编号：3414671