| Аннотация |
Технологии памяти стали критически важными в эпоху big data и высокоскоростной обработки информации, особенно в машинном обучении и ИИ. За последние 20 лет цифровая вселенная выросла в 300 раз, что требует новых технологий для увеличения емкости хранения и производительности. Современные архитектуры сталкиваются с ограничениями пропускной способности, параллелизма и энергопотребления. Для их преодоления разрабатываются нейроморфные системы, имитирующие работу мозга, что повышает энергоэффективность.
Мемристоры являются ключевым элементом для физической реализации нейроморфных вычислений благодаря своей способности имитировать синаптическую пластичность, высокой энергоэффективности, компактности и поддержке массового параллелизма.
Использование двумерного гексагонального нитрида бора (hBN) в мемристорах обеспечивает множество преимуществ, таких как низкое напряжение переключения, минимизация токов утечек, гибкость и совместимость с другими 2D-материалами, а также с кремниевой технологией [1]. Эти преимущества обусловлены уникальными свойствами материала, такими как атомарная толщина,
исключительная химическая и термическая стабильности, большая запрещенная зона (~6 эВ), высокая механическая прочность и гибкость, высокая теплопроводность (~ 600 Вт/мК) и низкий коэффициент теплового расширения.
Наиболее распространенными на данный момент являются исследования мемристоров на основе химически выращенного из газовой фазы материала (CVD), с использованием химически активных металлов в качестве одного из электродов. В таком случае при приложении электрического поля ионы металла мигрируют в материал в местах дефектов, образуя проводящие мостики (филаменты). Однако,
коммерчески доступный CVD hBN на сегодняшний день является материалом низкого качества, с неконтроллируемо большим количеством дефектов, что приводит к проблеме высоких токов утечки и слабого контроля напряжением переключения.
В данном проекте предлагается исследовать мемристоры на основе более качественного hBN, полученного методами механической эксфолиации. При этом будет использоваться как ультра-качественный hBN от японский производителей, так и более дефектный материал, к уровню которого, как ожидается, дойдет технология масштабного выращивания hBN в ближайшем будущем [3].
Оригинальность подхода, предложенного в данном проекте, заключается в использовании контролируемо внедренных дефектов в высококачественный нитрид бора (hBN), вместо применения изначально дефектного материала. Такой метод обеспечивает более стабильные и управляемые резистивные переключения. В частности, в проекте предлагается использовать наночастицы серебра, покрытые платиной, в качестве верхнего электрода. Эти наночастицы создадут локальные центры для внедрения ионов серебра в hBN. Дополнительной инновационной идеей является использование специально сформированных межслоевых дефектов для управления резистивными переключениями.
Таким образом, выполнение данного проекта позволит как установить ключевые зависимости между структурой, дефектностью hBN и функциональными характеристиками мемристоров, так и разработать стабильные контролируемые мемристоры на hBN, что откроет новые возможности для создания высокоэффективных нейроморфных систем следующего поколения.
|
