设计用于神经计算和高密度信息存储的金属-绝缘体-金属纳米结构

Neuromorphic computers would allow us to perform multiple new and complex operations in a very efficient way, which would have a tremendous positive impact in our society. The unit cell of such computer is called synapse, and its functioning can be easily simulated by a metal-insulator-metal (MIM) junction, which allows or block current flow depending on external parameters. But there are still some factors to address before this device can be competitive for building neuromorphic computers, such as switching speed, power consumption, endurance, stackability and cell-to-cell crosstalk noise. This project will be dedicated to the synthesis of high performance MIM cells for electronic synapses fabrication. Moreover, as the MIM structure can constitute a non-volatile memory unit cell by itself, our work could have also relevant and immediate impact in the market. The main methodologies we will use to enhance the properties of MIM cells will consist on the use new materials with advanced properties, which could not only solve the above mentioned problems, but it may also provide the devices with enhanced capabilities, such as flexibility and transparency. Moreover, we will also design and synthesize novel structures for high density integration. To do so, we will combine both device level and nanoscale fabrication and characterization techniques. The flagship distinction of our project will be the use of the Conductive Atomic Force Microscope coupled with a Semiconductor Parameter Analyzer (working in controlled environment), a superior setup only used by three groups in the world and that will let us effectively assess the origin of resistive switching, as well as provide zero-dimensional information.

神经计算机能够使人们用很有效的方法进行多种复杂操作，这对社会具有巨大的积极影响。其基本单元叫做突触，运行过程可以用金属-绝缘体-金属（MIM）结构来简单模拟，该结构可通过改变外界参数来导通或阻断电流。但在将该器件构筑成神经计算机前还需要解决一些问题，如器件的转换速度、能耗、耐受性、可叠加性和单元间的噪声影响。在该项目中，我们将致力于制备用于电子突触的性能优良的MIM器件。另外，因为MIM本身就能构成非易失性存储单元，所以我们的工作可直接影响市场。我们用来改善MIM器件性能的主要方法包括使用有先进功能的新材料，这可能并不能解决上前述问题，但可能提高器件如柔性和透明性的性能。而且我们将设计并制备可高度集成的结构。为实现该目标，我们将把器件尺度和纳米尺度制备以及表征结合起来。该项目的最显著标志就是我们将会使用导电原子力显微镜并将其与半导体分析测试仪联接在可控环境中。这一先进设施全世界只有三个研究

本报告总结了研究人员在“设计用于神经计算和高密度信息存储的金属-绝缘体-金属纳米结构”项目期间的研究进展，着重阐述了基于过渡金属氧化物（TiO2）的阻变信息存储器件，以及利用导电原子力显微镜进行先进的表征，同时在国际上首次应用了二维材料氮化硼作为忆阻器的绝缘电介质材料，并制备完全基于二维材料的石墨烯-氮化硼-石墨烯的忆阻器。研究发现，在以工业上廉价的SiOX/n++Si作为器件的基底时，以TiO2作为绝缘层的的阻变存储材料表现出十分优异的性能，包括极低的器件间差异性，高电流开关比（> 10^5），优异的持久性（>1000次循环）等，导电原子力显微镜与高分辨率透射电镜的表征发现Ti/TiO2/SiOX/n++Si忆阻器的阻变机理是由导电细丝（Ti原子在偏压下进入绝缘层形成）和原子在界面反应引起的。而以二维材料作为绝缘电介质的忆阻器研究发现，二维材料多层六方氮化硼在电击穿过程中较于当前工业上广泛使用的HfO2更加稳定，其隧穿电流在采集 100 个 I-V 曲线后仍保持不变，击穿电压的分布更加均匀，而且击穿过程是层间的逐渐击穿，这有利于该忆阻器在神经态计算存储的应用。本研究团队最新的研究表明，基于二维材料的电子突触通过改变测试的脉冲电压、时间可以同时表现出易失性和非易失性特征，并且具有超高的重复性和稳定性，以及十分低的能耗，这一性质可以模拟人脑的不同神经突触行为，开辟了二维材料在人工智能领域的应用。此外，由于二维材料独特的层状结构和优异的机械性质，研究者首次制备了基于二维材料的Ti/h-BN/ITO柔性电子器件，在弯曲状态时依然表现出及其稳定的阻变性能与持久性，同时在国际上首次制备了以石墨烯作为电极的G/h-BN/G阻变存储器件，石墨烯层可以有效地控制进入绝缘层原子的数量，从而降低阻变过程中的电流，降低器件总能耗，为二维材料在高密度/低能耗信息存储器件的大规模应用奠定了基础。