ФОРМИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕМРИСТИВНЫХ ПЛЕНОК ЛЕГИРОВАННОГО ОКСИДА ЦИНКА ДЛЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
Аннотация
Представлены результаты исследования влияния режимов синтеза тонких пленок легированного оксида цинка методом импульсного лазерного осаждения на их морфологические и электрофизические характеристики. Проведены экспериментальные исследования влияния размерных эффектов на параметры резистивного переключения мемристорных структур на основе тонких пленок легированного оксида цинка. Установлена связь между морфологическими параметрами пленок, их толщиной и резистивными характеристиками переключения. Получены результаты, показывающие, как толщина, шероховатость поверхности и средний диаметр зерна влияют на соотношение сопротивлений в высокоомном и низкоомном состояниях, а также на напряжения переключения Uset и Ures. Показано, что увеличение толщины пленок оксида цинка, легированного галлием, приводит к увеличению напряжений Uset и Ures, в то время как зависимость соотношения сопротивлений в высокоомном и низкоомном состояниях имеет комплексный характер, максимум на ней наблюдается при толщине пленок порядка 30 нм. Полученные результаты позволяют оценить степень влияния структурных и морфологических параметров пленок легированного оксида цинка на эффект резистивного переключения в них, а также сформулировать рекомендации по получению данных пленок с требуемыми параметрами резистивного переключения. Установлено, что увеличивая толщину пленок оксида цинка легированного галлием от 11,8±5,1 нм до 55,1±18,4 нм можно изменять величину концентрации носителей заряда от (2,84±0,22)∙1019 см-3 до (1,42±0,13)∙1020 см-3, а также подвижность носителей заряда от 54,48±4,07 см2/(В∙с) до 18,77±0,83 см2/(В∙с). При этом увеличение толщины пленок оксида цинка, легированного галлием, также приводит к увеличению сопротивления в высокоомном состоянии от 1,38±0,11 МОм до 62,59±5,4 МОм и сопротивления в низкоомном состоянии от 0,005±0,001 МОм до 0,041±0,002 МОм. Полученные результаты могут быть использованы при разработке физических принципов создания электронной компонентной базы систем искусственного интеллекта для изготовления новых приборов и устройств наноэлектроники и адаптивных нейроморфных систем
Список литературы
1. Li C., Wang J., Li D., Ilyas N., Yang Z., Chen K. Gu. P., Jiang X., Gu D., Liu F., Jiang Y., Li W. An oxide-based heterojunction optoelectronic synaptic device with wideband and rapid response perfor-mance, Journal of Materials Science & Technology, 2022, Vol. 123, pp. 159-167.
2. Avilov V.I., Tominov R.V., Vakulov Z.E., Rodriguez D.J., Polupanov N.V., Smirnov V.A. Nanoscale Tita-nium Oxide Memristive Structures for Neuromorphic Applications: Atomic Force Anodization Tech-niques, Modeling, Chemical Composition, and Resistive Switching Properties, Nanomaterials, 2025, Vol. 15, No. 1, pp. 75.
3. Makarov V.A., Lobov S.A., Shchanikov S., Mikhaylov A., Kazantsev V.B. Toward reflective spiking neu-ral networks exploiting memristive devices, Frontiers in Computational Neuroscience, 2022,
Vol. 16, pp. 859874.
4. Tominov R.V., Varganov V.I., Ugryumov I.S., Vakulov Z.E., Kazantsev V.B., Smirnov V.A. ZnO memristornye struktury: mnogourovnevoe rezistivnoe pereklyuchenie i neyromorfnye primeneniya [ZnO memristor structures: multilevel resistive switching and neuromorphic applications], Nanoindustriya [Nanoindustry], 2024, Vol. 17, No. S10-2 (128), pp. 533-537.
5. Tominov R.V., Vakulov Z.E., Avilov V.I., Shikhovtsov I.A., Varganov V.I., Kazantsev V.B., Gupta L.R., Prakash Ch., Smirnov V.A. Approaches for Memristive Structures Using Scratching Probe Nanolithog-raphy: Towards Neuromorphic Applications, Nanomaterials, 2023, Vol. 13, No. 10, pp. 1583.
6. Il'ina M.V., Il'in O.I., Osotova O.I., Smirnov V.A., Ageev O.A. Memristors based on strained multi-walled carbon nanotubes, Diamond and Related Materials, 2022, Vol. 123, pp. 108858.
7. Avilov V., Polupanov N., Tominov R., Solodovnik M., Konoplev B., Smirnov V., Ageev O. Resistive switching of GaAs oxide nanostructures, Materials, 2020, Vol. 13, No. 16, pp. 3451.
8. Smirnov V.A., Tominov R.V., Avilov V.I., Alyabieva N.I., Vakulov Z.E., Zamburg E.G., Khakhulin D.A. Ageev O.A. Investigation into the memristor effect in nanocrystalline ZnO films, Semiconductors, 2019, Vol. 53, pp. 72-77.
9. Avilov V.I., Tominov R.V., Vakulov Z.E., Zhavoronkov L.G., Smirnov V.A. Titanium oxide artificial syn-aptic device: Nanostructure modeling and synthesis, memristive cross-bar fabrication, and resistive switching investigation, Nano Research, 2023, Vol. 16, No. 7, pp. 10222-10233.
10. Mikhaylov A.N., Gryaznov E.G., Koryazhkina M.N., Bordanov I.A., Shchanikov S.A., Telminov O.A., Kazantsev V.B. Neuromorphic computing based on CMOS-integrated memristive arrays: current state and perspectives, Supercomputing Frontiers and Innovations, 2023, Vol. 10, No. 2, pp. 77-103.
11. Tominov R., Vakulov Z., Kazantsev V., Prakash C., Rodriguez D., Smirnov V. Synaptic plasticity in the nanocrystalline ZnO cross-point for neuromorphic systems of AI, 2024 8th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA). IEEE, 2024, pp. 235-238.
12. Prakash C. et al. Computing of neuromorphic materials: an emerging approach for bioengineering solu-tions, Materials Advances, 2023, Vol. 4, No. 23, pp. 5882-5919.
13. Ryu H., Kim S. Self-rectifying resistive switching and short-term memory characteristics in Pt/HfO2/TaOx/TiN artificial synaptic device, Nanomaterials, 2020, Vol. 10, No. 11, pp. 2159.
14. Raikar A.S. et al. Neuromorphic computing for modeling neurological and psychiatric disorders: Impli-cations for drug development, Artificial Intelligence Review, 2024, Vol. 57, No. 12, pp. 318.
15. Kim S., Du C., Sheridan P., Ma W., Choi S., Lu W.D. Experimental demonstration of a second-order memristor and its ability to biorealistically implement synaptic plasticity, Nano letters, 2015, Vol. 15, No. 3, pp. 2203-2211.
16. Stasenko S. V., Mikhaylov A. N., Kazantsev V. B. Control of Network Bursting in a Model Spiking Net-work Supplied with Memristor—Implemented Plasticity, Mathematics, 2023, Vol. 11, No. 18, pp. 3888.
17. Song M.K., Kang J.H., Zhang X., Ji W., Ascoli A., Messaris I. et al. Recent advances and future pro-spects for memristive materials, devices, and systems, ACS nano, 2023, Vol. 17, No. 13, pp. 11994-12039.
18. Tominov R., Avilov V., Vakulov Z., Khakhulin D., Ageev O., Valov I., Smirnov V. Forming‐Free Resis-tive Switching of Electrochemical Titanium Oxide Localized Nanostructures: Anodization, Chemical Composition, Nanoscale Size Effects, and Memristive Storage, Advanced Electronic Materials, 2022, Vol. 8, No. 8, pp. 2200215.
19. Saenko A.V., Tominov R.V., Jityaev I.L., Vakulov Z.E., Avilov V.I., Polupanov N.V., Smirnov V.A. Trans-parent Zinc Oxide Memristor Structures: Magnetron Sputtering of Thin Films, Resistive Switching In-vestigation, and Crossbar Array Fabrication, Nanomaterials, 2024, Vol. 14, No. 23, pp. 1901.
20. Tominov R., Vakulov Z., Kazantsev V., Prakash C., Rodriguez D., Smirnov V. Synaptic plasticity in the nanocrystalline ZnO cross-point for neuromorphic systems of AI, 2024 8th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA). IEEE, 2024, pp. 235-238.
21. Smirnov V.A., Tominov R.V., Avilov V.I., Alyab'eva N.I., Vakulov Z.E., Zamburg E.G., Khakhulin D.A., Ageev O.A. Issledovanie memristornogo effekta v nanokristallicheskikh plenkakh ZnO [Investigation of the memristor effect in nanocrystalline ZnO films], Fizika i tekhnika poluprovodnikov [Physics and Technology of Semiconductors], 2019, Vol. 53, No. 1, pp. 77-82.
22. Rupp J L. M., Infortuna A., Gauckler L.J. Microstrain and self-limited grain growth in nanocrystalline ceria ceramics, Acta materialia, 2006, Vol. 54, No. 7, pp. 1721-1730.
