Temperature-Induced Transition Between Resistive Switching Modes of Parylene-Based Memristive Crossbar Structures

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

In order to create neuromorphic computing systems (NCSs) capable of efficiently solving artificial intelligence problems, elements with short- and long-term memory effects are required. Memristors are promising candidates for the implementation of such elements since they demonstrate volatile and nonvolatile resistive switching (RS) modes. Of particular interest are structures that realize both RS modes in a single device. In this work, parylene-based nanocomposite memristors with MoO3 nanoparticles have been studied in crossbar architecture, which is convenient for NCS implementation. For these structures, a reversible temperature-induced transition between volatile and nonvolatile RS modes was found if local, controlled via the compliance current, or external temperature is fine-tuned. In addition, the crossbar structures showed high endurance to cyclic RS, ability to retain states in nonvolatile mode and multilevel nature of RS. The obtained results open the possibility of using parylene-based crossbar structures in bioinspired NCSs.

About the authors

A. N. Matsukatova

National Research Center Kurchatov Institute;Moscow State University

Email: an.matcukatova@physics.msu.ru
123182, Moscow, Russia;119991, Moscow, Russia

A. D. Trofimov

National Research Center Kurchatov Institute;Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: an.matcukatova@physics.msu.ru
123182, Moscow, Russia;141701, Dolgoprudnyi, Moscow region, Russia

A. V. Emel'yanov

National Research Center Kurchatov Institute;Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Author for correspondence.
Email: an.matcukatova@physics.msu.ru
123182, Moscow, Russia;141701, Dolgoprudnyi, Moscow region, Russia

References

  1. P. A. Merolla, J. V. Arthur, R. Alvarez-Icaza et al. (Collaboration), Science 345, 668 (2014).
  2. S. Kumar, R. S. Williams, and Z. Wang, Nature 585, 518 (2020).
  3. Y. Zhang, Z. Wang, J. Zhu, Y. Yang, M. Rao, W. Song, Y. Zhuo, X. Zhang, M. Cui, L. Shen, R. Huang, and J. J. Yang, Appl. Phys. Rev. 7, 011308 (2020).
  4. L. Yuan, S. Liu, W. Chen, F. Fan, and G. Liu, Adv. Electron. Mater. 7, 2100432 (2021).
  5. W. Wang, M. Wang, E. Ambrosi, A. Bricalli, M. Laudato, Z. Sun, X. Chen, and D. Ielmini, Nat.Commun. 10, 81 (2019).
  6. M. D. Pickett, G. Medeiros-Ribeiro, and R. S. Williams, Nat. Mater. 12, 114 (2013).
  7. A. N. Matsukatova, N. V. Prudnikov, V. A. Kulagin et al. (Collaboration), Adv.Intell. Syst. 5, 2200407 (2023).
  8. S. Shchanikov, A. Zuev, I. Bordanov, S. Danilin, V. Lukoyanov, D. Korolev, A. Belov, Y. Pigareva, A. Gladkov, A. Pimashkin, A. Mikhaylov, V. Kazantsev, and A. Serb, Chaos, Solitons and Fractals 142, 110504 (2021).
  9. T. Luibrand, A. Bercher, R. Rocco et al. (Collaboration), Phys. Rev. Research 5, 013108 (2023).
  10. S. Balatti, S. Larentis, D. C. Gilmer, and D. Ielmini, Adv. Mater. 25, 1474 (2013).
  11. S. E. Kim, M.-H. Kim, J. Jang, H. Kim, S. Kim, J. Jang, J.-H. Bae, I. M. Kang, and S.-H. Lee, Adv.Intell. Syst. 4, 2200110 (2022).
  12. H. Sun, Q. Liu, C. Li, S. Long, H. Lv, C. Bi, Z. Huo, L. Li, and M. Liu, Adv. Funct. Mater. 24, 5679 (2014).
  13. Q. Tian, X. Chen, X. Zhao, Z. Wang, Y. Lin, Y. Tao, H. Xu, and Y. Liu, Appl. Phys. Lett. 122, 153502 (2023).
  14. A. A. Minnekhanov, B. S. Shvetsov, M. M. Martyshov, K. E. Nikiruy, E. V. Kukueva, M. Yu. Presnyakov, P. A. Forsh, V. V. Rylkov, V. V. Erokhin, V. A. Demin, and A. V. Emelyanov, Org. Electron. 74, 89 (2019).
  15. A. A. Minnekhanov, A. V. Emelyanov, D. A. Lapkin, K. E. Nikiruy, B. S. Shvetsov, A. A. Nesmelov, V. V. Rylkov, V. A. Demin, and V. V. Erokhin, Sci. Rep. 9, 10800 (2019).
  16. А. Н. Мацукатова, А. В. Емельянов, А. А. Миннеханов, В. А. Демин, В. В. Рыльков, П. А. Форш, П. К. Кашкаров, Письма в ЖЭТФ 112, 379 (2020).
  17. W. Banerjee, Q. Liu, and H. Hwang, J. Appl. Phys. 127, 051101 (2020).
  18. Q. Chen, M. Lin, Z. Wang, X. Zhao, Y. Cai, Q. Liu, Y. Fang, Y. Yang, M. He, and R. Huang, Mater. 5, 1800852 (2019).
  19. А. Н. Мацукатова, А. В. Емельянов, А. А. Миннеханов, Д. А. Сахарутов, А. Ю. Вдовиченко, Р. А. Камышинский, В. А. Демин, В. В. Рыльков, П. А. Форш, С. Н. Чвалун, П. К. Кашкаров, Письма в журнал технической физики 46, 25 (2020)
  20. A. N. Matsukatova, A. V. Emelyanov, A. A. Minnekhanov, D. A. Sakharutov, A. Yu. Vdovichenko, R. A. Kamyshinskii, V. A. Demin, V. V. Rylkov, P. A. Forsh, S. N. Chvalun, and P. K. Kashkarov. Tech. Phys. Lett. 46, 73 (2020).
  21. B. S. Shvetsov, A. A. Minnekhanov, A. V. Emelyanov, A. I. Ilyasov, Y. V. Grishchenko, M. L. Zanaveskin, A. A. Nesmelov, D. R. Streltsov, T. D. Patsaev, A. L. Vasiliev, V. V. Rylkov, and V. A. Demin, Nanotechnology 33, 255201 (2022).
  22. A. N. Matsukatova, A. Y. Vdovichenko, T. D. Patsaev, P. A. Forsh, P. K. Kashkarov, V. A. Demin, and A. V. Emelyanov, Nano Res. 16, 3207 (2023).
  23. K. E. Nikiruy, A. V. Emelyanov, V. A. Demin, V. V. Rylkov, A. V. Sitnikov, and P. K. Kashkarov, Tech. Phys. Lett. 44, 416 (2018).
  24. N. Ge, M.-X. Zhang, L. Zhang, J. J. Yang, Z. Li, and R. S. Williams, Semicond. Sci. Technol. 29, 104003 (2014).
  25. P. Praveen, T. P. Rose, and K. J. Saji, Microelectronics J. 121, 105388 (2022).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Российская академия наук

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».