【摘 要】
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随着人工智能领域的不断发展,传统计算机架构已经无法满足信息数据处理的需求。忆阻器的阻变特性可以模拟突触和神经元的神经功能,有望利用人工神经网络实现高性能的神经形态计算架构。然而,利用忆阻器构建大规模神经网络存在漏电流效应和器件非理想特性等问题。一方面,需要利用自选择型忆阻器抑制漏电流效应实现高密度交叉阵列集成;另一方面,需要进一步优化忆阻器阻变特性来改善神经网络性能。本论文基于过渡金属氧化物材料,
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随着人工智能领域的不断发展,传统计算机架构已经无法满足信息数据处理的需求。忆阻器的阻变特性可以模拟突触和神经元的神经功能,有望利用人工神经网络实现高性能的神经形态计算架构。然而,利用忆阻器构建大规模神经网络存在漏电流效应和器件非理想特性等问题。一方面,需要利用自选择型忆阻器抑制漏电流效应实现高密度交叉阵列集成;另一方面,需要进一步优化忆阻器阻变特性来改善神经网络性能。本论文基于过渡金属氧化物材料,分别研究了自选择型忆阻器和阈值转变型忆阻器的阻变特性及应用,主要工作与创新点如下:在自整流忆阻器方面,通过阻变层掺杂,构建了整流比达3×10~3的Pt/Cu-Nb Ox/Ti N自整流忆阻器。研究表明,Cu掺杂降低了界面氧空位浓度而导致Pt/Cu-doped Nb Ox界面处肖特基势垒升高,造成了整流比的提升。这一器件不仅可以模拟短时突触可塑性神经功能,而且能有效地抑制阵列漏电流,可用于制作高达～5Kbits的忆阻器交叉阵列。在非线性忆阻器方面,基于Ta2O5和Nb2O5的阻变特性,制备了双叠层的Ti N/Ta2O5/Nb2O5/Pt非线性器件,研究了溅射气氛和退火工艺等对器件性能的调控作用。在-2 V至2 V电压区域,其表现出良好的抑制漏电流效果。在阈值转变忆阻器方面,通过Ag掺杂,实现了具有快速易失性和空间随机特性的Ag/Ta2O5:Ag/Pt器件,清晰地阐明了阻变层中短链状的Ag团簇对阻变性能的影响规律,并硬件上实现了触发概率可调的Dropout神经元单元。结合芯片器件的封装集成,进一步制作了人工神经网络芯片,完成了对手写体字母的识别。
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