Исследование мемристорного эффекта в кроссбар-архитектуре для нейроморфных систем искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В данной статье представлены результаты экспериментальных исследований структур, сформированных на основе кроссбар-архитектуры мемристорных структур из различных материалов. В качестве рабочего мемристорного слоя был использован TiO2. В качестве материала для контактных площадок были использованы: Al, Ni, Cr, Mo, Ta, Ag. В ходе проведения экспериментальных исследований было выявлено оптимальное сочетание материалов для формирования кроссбар мемристорных структур, которые в дальнейшем могут быть использованы в устройствах нейроморфных систем искусственного интеллекта.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. В. Полякова

Южный федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: vpolyakova@sfedu.ru
Россия, Таганрог

А. В. Саенко

Южный федеральный университет

Email: vpolyakova@sfedu.ru
Россия, Таганрог

И. Н. Коц

Южный федеральный университет

Email: vpolyakova@sfedu.ru
Россия, Таганрог

А. В. Ковалев

Южный федеральный университет

Email: vpolyakova@sfedu.ru
Россия, Таганрог

Список литературы

  1. Пройдаков Э.М. Современное состояние исследований в области искусственного интеллекта // Цифровая экономика. 2018. Т. 3. № 3. С. 50–62.
  2. Гафаров Ф.М. Искусственные нейронные сети и приложения. Казань: Казань, 2018.
  3. Zidan M.A., Strachan J.P., Lu W.D. The future of electronics based on memristive systems // Nat. Electron. 2018. V. 1. P. 22.
  4. Kozhukhov A.S., Scheglov D.V., Fedina L.I., Latyshev A.V. The initial stages of atomic force microscope based local anodic oxidation of silicon AIP Advances 8, 025113 (2018). https://doi.org/10.1063/1.5007914
  5. Colangelo F., Piazza V., Coletti С., Roddaro S., Beltram F., Pingue P. Local anodic oxidation on hydrogen-intercalated graphene layers: oxide composition analysis and role of the silicon carbide substrate. 2 May 2018. https://doi.org/10.1088/1361-6528/aa59c7.
  6. Polyakova V.V., Saenko A.V. Local Anodic Oxidation for Crossbar-Array Architecture Technical Physics. 2022. V. 92. No. 8. Р. 1159–1165.
  7. Розанов Р.Ю., Кондрашов В.А., Неволин В.К., Чаплыгин Ю.А. Разработка и исследование мемристоров на основе металлических пленок наноразмерной толщины // Наноинженерия. 2014. № 2. С. 22–28.
  8. Choi B.J., Torrezan A.C., Norris K.J., Miao F. Electrical Performance and Scalability of Pt Dispersed SiO2 Nanometallic Resistance Switch // Nano Lett. 2013. № 13 (7). Р. 3213–3217.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Технологический маршрут формирования кроссбар-архитектуры

Скачать (317KB)
3. Рис. 2. Настольная вакуумная установка магнетронного напыления VSE-PVD-DESK-PRO

Скачать (288KB)
4. Рис. 3. Зондовый микроскоп Solver P47 PRO

Скачать (236KB)
5. Рис. 4. Схема измерения ВАХ макета кроссбар мемристорных структур

Скачать (96KB)
6. Рис. 5. Вольтамперные характеристики структуры Si/SiO2/Ti/TiO2/Al

Скачать (108KB)
7. Рис. 6. Вольтамперные характеристики структуры Si/SiO2/Ti/TiO2/Ni

Скачать (95KB)
8. Рис. 7. Вольтамперные характеристики структуры Si/SiO2/Ti/TiO2/Cr

Скачать (114KB)
9. Рис. 8. Вольтамперные характеристики структуры Si/SiO2/Ti/TiO2/Mo

Скачать (132KB)
10. Рис. 9. Вольтамперные характеристики структуры Si/SiO2/Ti/TiO2/Ta

Скачать (155KB)
11. Рис. 10. Вольтамперные характеристики структуры Si/SiO2/Ti/TiO2/Ag

Скачать (123KB)

© Российская академия наук, 2024

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».