短期/長期シナプス可塑性を備えた原子層堆積Hf0.5Zr0.5O2ベースのフレキシブルメモリスタ

背景

従来のフォンノイマンコンピューティングスキームは、処理センターとストレージユニット間の情報転送のボトルネックに悩まされています[1]。生物学的脳をエミュレートすることにより、ニューロモルフィックコンピューティングは、単一のシステムで学習と記憶の能力を備えた魅力的な候補になりました[2、3]。バイオシナプスの振る舞いを模倣する能力を備えた電子シナプスは、ニューロモルフィックシステムの基盤です。最近、生体シナプスの振る舞いは、2端子デバイスやイオン欠陥に基づく新しい3端子シナプストランジスタなど、さまざまなメモリスタによってエミュレートされています[4、5]。履歴に依存するコンダクタンスにより、メモリスタは長期抑制（LTD）または増強（LTP）、ペアパルス変動（PPF）、ペアパルス抑制（PPD）、およびスパイクタイミング依存可塑性（STDP）をシミュレートすることが報告されました。 ）[6,7,8]。特に、LTP / LTDは、顔の分類、デジタル認識、およびシナプス荷重の変更に基づくその他の人工知能アプリケーションに不可欠です[9、10、11]。シナプス直後の電流応答に由来するSTPは、情報フィルタリングと瞬時信号伝送に広く使用されています[12]。

HfO ₂ を含む、生体シナプス可塑性を備えた人工シナプスについて、さまざまな材料システムが研究されました。 、ZnO、WO _x 、TaO _x 、InGaZnO、有機ポリマー、および2D遷移金属ジカルコゲナイド（TMDC）[13、14、15、16、17、18、19]。その中で、Hf _0.5 Zr _0.5 O ₂ （HZO）は、新しいhigh-k材料の1つであり、相補型金属酸化膜半導体（CMOS）のプロセスと互換性があります[20]。 HZOベースの人工シナプスデバイスが報告されていますが、高温での準備プロセスを回避するのは困難です[21、22、23]。

一方、ウェアラブル人工知能アプリケーションのニーズの高まりを満たすために、柔軟な人工シナプスデバイスが広く研究されました[24、25]。しかしながら、高温調製プロセスは、可撓性基板の適用に対する障害である。この問題を解決するためにトランスファープロセスが提案されましたが、トランスファーによって引き起こされる高い故障率としわの欠陥が、この方法の大規模な使用を妨げています[26、27]。低温処理はフレキシブル基板に損傷を与えないことは注目に値します。これは、大規模なウェアラブルシナプスアレイを開発する効果的な方法です。

この作業では、HZOベースのメモリスタ（PET / ITO / HZO / Ag）の低温ALD技術が開発されました。このメモリスタでは、段階的なコンダクタンス切り替えプロセスが実証されました。段階的な抵抗スイッチング特性に基づいて、LTP / LTD、STP、PPF、忘却曲線など、典型的なシナプス可塑性がエミュレートされました。生物学的シナプスの機能を備えた柔軟なHZOベースのメモリスタは、ニューロモルフィックコンピューティングシステムの将来のアプリケーションにとって魅力的です。

メソッド

柔軟なシナプスデバイスは、ITOコーティングされたポリエチレンテレフタレート（PET）基板上に作成され、アセトン、イソプロパノール、および脱イオン水で洗浄され、N ₂ で乾燥されました。 フロー。厚さ10nmのHZO膜は、N ₂ のキャリアガスを使用したALDによってPET / ITO基板上に堆積されました。 。前駆体は、テトラキス（エチルメチルアミノ）ハフニウム（TEMAH）、テトラキス（エチルメチルアミノ）ジルコニウム（TEMAZ）、およびH ₂ O、ALDチャンバーの成長温度は130℃に維持されました。次に、面積が100×100μm ² の50nm Ag上部電極（TE）層 物理蒸着（PVD）とそれに続くフォトリソグラフィーおよびリフトオフプロセスによって堆積されました。 PET / ITO / HZO / Agの構造を図1に示しました。Agの上部電極とITOの下部電極は、生物学的シナプスのシナプス前ニューロンとシナプス後ニューロンに対応しています。

ニューロンと人工電気シナプスの間の生物学的シナプスの概略図。バイオシナプスは、シナプス前ニューロン、シナプス間隙、およびシナプス後ニューロンで構成されていました。 HZOベースの柔軟な電気シナプスは、低温でプラスチック基板上にITO / HZO / Agの構造で製造されました

電気的特性は、室温の大気環境で半導体パラメータアナライザ（Agilent B1500A）を使用して実行されました。プログラミングバイアスが上部電極に適用されている間、下部電極は接地されました。

結果と考察

図2aは、500uAの電流コンプライアンスでのメモリスタの典型的なバイポーラ抵抗スイッチング曲線を示しています。掃引電圧を0→2V→0Vの順に印加し、抵抗を高抵抗状態（HRS）から低抵抗状態（LRS）に変更しました。対照的に、負の電圧が0Vから-2V​​に印加され、リセットプロセスのために0Vに戻されました。正および負のバイアススイープの段階的なスイッチング特性は、シナプスの動作をエミュレートするHZOベースのメモリスタの可能性を示しています。連続する掃引サイクル中のセットおよびリセットプロセスでの動作電圧の累積確率を図2に示します。セット電圧およびリセット電圧の平均（μ）は、それぞれ0. 99 Vおよび− 1. 33Vです。動作電圧の平均レベルを示しました。動作電圧の標準偏差（σ）（セットプロセスで0.245、リセットプロセスで0.566）は、中心からの偏差の程度を示しています。データの相対的な変動は、変動係数（σ/μ）として説明できます。硬化プロセスで優れた均一性が得られましたが、HRS抵抗とリセット電圧の変動は顕著であり、これはAg原子の導電性フィラメント（CF）の形成と破壊プロセスに起因する可能性があります。セット操作の過程で、CFのサイズまたは数が増加します。デバイスの現在のレベルは、CFの増分にほぼ直線的に比例します。リセットプロセス中に、CFは壊れて減少します。一方、デバイスの現在のレベルは、CFの破壊長に指数関数的に依存します[28]。リセットプロセス中にCFがわずかに変化すると、抵抗とリセット電圧が明らかに変化する可能性があります。図2cに示すように、HZOベースのデバイスのμのオン/オフ比は300より大きかった。

a DCスイープによって測定されたHZOベースのデバイスの抵抗スイッチング特性。 b フレキシブルデバイスのDC掃引サイクルから抽出されたセット電圧とリセット電圧の分布。 c 0.1Vの読み取り電圧で抵抗が測定されたHRSおよびLRSの統計データ

DC掃引での段階的な抵抗スイッチング動作に加えて、変調コンダクタンスを備えたデバイスは、一連の連続パルスによってプログラムすることができます。図3aに示すように、コンダクタンスを徐々に変調して、400個の連続したプログラミングパルスでLTPとLTDをエミュレートできます。これは、ニューロモルフィックコンピューティングのためのシナプスデバイスの可能性を示しています。 200個の連続する正のパルス（0 .8V、20 ms）と200個の負のパルス（− 0 .5V、20 ms）で、シナプスデバイスのコンダクタンスは徐々に増強および抑制されました。コンダクタンス状態は、各連続パルスの後に0.1Vの読み取り電圧の下で得られました。忘却は、人間の脳によく見られる現象の1つであり、電気シナプスのシナプス後電流の緩和によってシミュレートできます。一連のパルスの後、図3bに示すように、シナプス後電流（PSC）は減衰し、時間の経過とともに中間状態になりました。忘却曲線は、心理学で頻繁に使用されたコールラウシュの方程式に適合させることができます：

ここで、 I（t） t 時のPSCです 、私 ₀ は安定化電流、Aはプリファクター、τ は緩和時定数です。人工シナプスデバイスでは、定数τ 忘却の特徴を評価するために使用された57秒でした。

a 人工の柔軟なシナプスにおけるLTPおよびLTDの段階的なコンダクタンス変調。シナプス後電流は0.1Vの読み取り電圧で得られました。 b 100回の連続したプログラミングパルス（1 V、50 ms）および電気シナプスの適合曲線後の忘却行動

HZOベースのシナプスデバイスの動作メカニズムをよりよく理解するために、さまざまな状態の導電性フィラメント（CF）を図4に示しました。CFの形成と破裂は、Ag原子と可動性Agの移動によるものでした ⁺ 。正のプログラミング刺激が上部電極に適用されると、上部電極の原子は酸化されてAg ⁺ になりました。 、下部電極に蓄積され、Ag原子に還元されました。図4a–cでは、CFの厚さと直径が状態Iから状態IIIにわずかに増加し、コンダクタンスの増加を引き起こしました[29]。対照的に、図4d–fに示すように、Ag原子のブリッジは、メモリスタに一連の負のスパイクを適用した後、コンダクタンスに弱い影響を与えて破裂しました。このHZOベースの人工シナプスデバイスにおける典型的なLTPとLTDの動作は、CFの段階的な形成と破裂からそれぞれ組織化されました。

a – c LTPの連続した正のパルスの下でAgカチオンの導電性経路を形成する概略図。 d – f LTDでの連続した負のパルス後の導電性フィラメントの破裂

短期間のシナプス可塑性は、興奮性および抑制性の両方のバイオシナプスにとって重要であり、時間情報の治療に重要な役割を果たすと考えられています[30、31]。 PPFおよびPPDの動作は、短い間隔で2つの連続するシナプススパイクから組織化された典型的な短期的な現象です。このような可塑性は、柔軟なHZOベースのシナプスデバイスでもうまく模倣されました。 PPF関数は、図5aに示すように、60ミリ秒の間隔で1対のスパイク（2 V、10ミリ秒）によってトリガーされるシナプス荷重の短期的な強化でした。対照的に、2番目のスパイクの応答電流は前のスパイクの応答電流よりも小さく、PPDと呼ばれ、60 msの間隔で2つの負のパルス（-1 .5V、10 ms）によってシミュレートされます。

a シナプス前スパイクのペア（2 V、10 ms）によって誘発される典型的なPPFの動作。 b 抑制されたスパイク（− 1 .5V、10 ms）下での人工の柔軟なシナプスのPPD現象

シナプスデバイスの長期可塑性の信頼性を実証するために、保持特性を1000秒以上測定しました。図6に示すように、興奮性および抑制性状態のPSCは、単一のシナプス前スパイクの後、0.1Vのバイアスで読み取られました。 HZOベースのデバイスの長期保存動作は、ストレージの可能性を示しており、連続的に変調されたコンダクタンスは、システムに統合できるメモリ機能への道を開きます。

a 正のプログラミングパルス下での電気シナプスの保持特性。長期的な潜在的な動作を示します。 b LTDプロセスでは、シナプス後電流は単一の負のパルス（− 0 .5V、20 ms）で抑制され、コンダクタンス状態は1000s以上安定したままである可​​能性があります

結論

要約すると、柔軟なHZOベースの人工シナプスデバイスが低温ALDに基づいて提案されました。この柔軟なメモリスタでは、典型的なバイポーラ抵抗スイッチング特性が実証されました。上部電極に連続パルスを印加することにより、LTP、LTD、PPF、PPD、および忘却行動を含む電気シナプスによって、長期可塑性と短期可塑性がシミュレートされました。徐々に変調されたコンダクタンスは、制御可能なAgイオンの導電性フィラメントパスに起因する可能性があります。柔軟な電気シナプスは、ニューロモルフィック回路のハードウェア実装の有望な候補の1つになります。

略語

ALD：

原子層堆積

HRS：

高抵抗状態

LRS：

低抵抗状態

LTD：

長期的なうつ病

LTP：

長期増強

STP：

短期的な可塑性