ИССЛЕДОВАНИЕ СИНАПТИЧЕСКОЙ ПЛАСТИЧНОСТИ МЕМРИСТИВНЫХ CROSS-POINT СТРУКТУР ДЛЯ НЕЙРОМОРФНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Аннотация
Показаны результаты многоуровневого резистивного переключения и синаптической пластичности нейроноподобного мемристивного cross-point на основе нанокристаллической пленки оксида цинка. Показано, что при изменении амплитуды и длительности входных импульсов мемристивный cross-point демонстрирует 6 резистивных состояний с сопротивлением от 4,27×105 Ом до 8,34×107 Ом. Показано, что энергия переключения некоторых синаптических уровней составляет единицы пикоджоулей, что перспективно для создания компактных маломощных нейроморфных систем. Так, показано, что нанокристаллические пленки ZnO обладают синаптической пластичностью, т.е. при приложении импульсов напряжения различной амплитуды и длительности могут переключаться в широком диапазоне синаптических уровней. Изготовленный мемристивный cross-point демонстрируют парно-импульсную потенциацию PPF при tp от 1 мс до 10 мс и парно-импульсную депрессию PPD при tp от 50 мс до 100 мс. Анализ полученных экспериментальных результатов исследования PPF и PPD показал, что увеличение количества импульсов с 10 до 90 приводит к увеличению постсинаптического тока EPSC от 32 мкА до 73 мкА для tp = 1 мс, от 31 мкА до 59 мкА для tp = 5 мс, от 31 мкА до 48 мкА для tp = 10 мс, а также уменьшению EPSC от 30 мкА до 25 мкА для tp = 50 мс, от 30 мкА до 17 мкА для tp = 70 мс, от 30 мкА до 5 мкА для tp = 100 мс. Из полученных результатов следует, что чем короче интервал между импульсами, тем выше индекс PPF, поэтому можно сделать вывод, что изготовленная мемристивный cross-point на основе нанокристаллических пленок ZnO имитирует кратковременную пластичность биологического синапса, в котором пластичность PPF и PPD определяется концентрацией ионов Ca+ и который играет ключевую роль во многих биологических функциях мозга, таких как локализация источника звука, распознавание образов, ассоциативное обучение, фильтрация ненужной информации. Полученные результаты могут быть использованы для аппаратной реализации нейронных сетей, нейроморфных структур робототехнических комплексов, протезов и систем искусственного интеллекта
Список литературы
1. Das S., Dey A., Pal A., & Roy N. Role of artificial intelligence and machine learning in nanosafety, Small, 2020, Vol. 16, No. 36, pp. 2001883.
2. Guo K., Yang Z., Yu C.H., Buehler M.J. Artificial intelligence and machine learning in design of mechan-ical materials, Materials Horizons, 2021, Vol. 8, No. 4, pp. 1153-1172.
3. Demin V.A., Emelyanov A.V., Lapkin D.A., Erokhin V.V., Kashkarov P.K., Kovalchuk M.V. Neuromor-phic elements and systems as the basis for the physical implementation of artificial intelligence technolo-gies, Crystallography Reports, 2016, No. 1 (61), pp. 992-1001.
4. Tominov R.V., Vakulov Z.E., Avilov V.I., Shikhovtsov I.A., Smirnov V.A. Issledovanie vliyaniya materiala kontaktov i tolshchiny plenok na rezistivnoe pereklyuchenie v ne trebuyushchikh formovki nanokristalli-cheskikh plenkakh ZnO dlya neyromorfnykh ustroystv na osnove memristornykh struktur [Study of the influence of contact material and film thickness on resistive switching in mold-free nanocrystalline ZnO films for neuromorphic devices based on memristor structures], Nanoindustriya [Nanoindustry], 2022, Vol. 15, No. S8-2, pp. 509-515.
5. Shchanikov S.A., Bordanov I.A., Zuev A.D., Danilin S.N., Korolev D.S., Belov A.I., Mikhaylov A.N. Primenenie sistemnogo podkhoda pri sozdanii iskusstvennykh neyronnykh setey na baze memristorov [Application of a systems approach to creating artificial neural networks based on memristors], Ney-rokomp'yutery i ikh primenenie [Neurocomputers and Their Application], 2020, pp. 18-23.
6. Rozhnova M.A., Pankratova E.V., Stasenko S.V., Kazantsev V.B. Bifurcation analysis of multistability and oscillation emergence in a model of brain extracellular matrix, Chaos, Solitons & Fractals, 2021, No. 1 (151), pp. 111253.
7. 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, No. 8 (8), pp. 2200215.
8. Tikhov S.V., Gorshkov O.N., Antonov I.N., Tetel'baum D.I., Mikhaylov A.N., Belov A.I., Morozov A.I. Osobennosti povedeniya MDP memristorov s nanosloem Si _3 N _4, izgotovlennykh na osnove provodyashchey podlozhki Si [Features of the behavior of MIS memristors with a Si_3N_4 nanolayer, manufactured on the basis of a conductive Si substrate], Fizika i tekhnika poluprovodnikov [Physics and Technology of Semiconductors], 2018, Vol. 52, No. 12, pp. 1436-1442.
9. Tominov R.V., Vakulov Z.E., Avilov V.I., Smirnov V.A., Ageev O.A. Issledovanie rezistivnogo pereklyucheniya ne trebuyushchikh formovki nanokristallicheskikh plenok oksida tsinka dlya ney-romorfnykh sistem iskusstvennogo intellekta [Study of resistive switching of mold-free nanocrystalline zinc oxide films for neuromorphic artificial intelligence systems], Nanoindustriya [Nanoindustry], 2020, Vol. 13, No. S5-3, pp. 733-739.
10. Kruglov A.V., Serov D.A., Belov A.I., Koryazhkina M.N., Antonov I.N., Zubkov S.Yu., Gorshkov O.N. Memristory dlya energonezavisimoy rezistivnoy pamyati na osnove dvukhsloynogo dielektrika Al _2 O _3/ZrO _2 (Y) [Memristors for non-volatile resistive memory based on a two-layer dielectric Al_2O_3/ZrO_2(Y)], Zhurnal tekhnicheskoy fiziki [Journal of Technical Physics], 2024, Vol. 94,
No. 11, pp. 1833-1842.
11. Tominov R.V., Vakulov Z.E., Avilov V.I., Khakhulin D.A., Fedotov A.A., Zamburg E.G., Ageev O.A. Synthesis and memristor effect of a forming-free ZnO nanocrystalline films, Nanomaterials, 2020,
No. 5 (10), pp. 1007.
12. Smirnov V.A., Tominov R.V., Avilov V.I., Alyab'eva N.I., Vakulov Z.E., Zamburg E.G., Ageev O.A. Issle-dovanie memristornogo effekta v nanokristallicheskikh plenkakh ZnO [Study of the memristor effect in nanocrystalline ZnO films], Fizika i tekhnika poluprovodnikov [Physics and Technology of Semiconduc-tors], 2019, No. 1 (53), pp. 77-82.
13. Tikhov S.V., Gorshkov O.N., Antonov I.N., Kasatkin A.P., Korolev D.S., Belov A.I., Tetel'baum D.I. Izmenenie immitansa pri elektroformovke i rezistivnom pereklyuchenii v memristivnykh strukturakh “metall–dielektrik–metall” na osnove SiO _x [Change in immittance during electroforming and resistive switching in memristive metal–insulator–metal structures based on SiO_x], Zhurnal tekhnicheskoy fiziki [Journal of Technical Physics], 2016, Vol. 86, No. 5, pp. 107-111.
14. Prezioso M., Merrikh-Bayat F., Hoskins B.D., Adam G.C., Likharev K.K., Strukov, D.B. Training and operation of an integrated neuromorphic network based on metal-oxide memristors, Nature, 2015, Vol. 521, No. 7550, pp. 61-64.
15. Belov A.I., Mikhaylov A.N., Korolev D.S., Sergeev V.A., Antonov I.N., Gorshkov O.N., Tetel'baum D.I. Rezistivnoe pereklyuchenie v memristivnykh strukturakh Au/SiO _x/TiN/Ti s razlichnymi geometrich-eskimi parametrami i stekhiometriey dielektricheskoy plenki [Resistive switching in Au/SiO_x/TiN/Ti memristive structures with different geometric parameters and stoichiometry of the dielectric film], Pis'ma v Zhurnal tekhnicheskoy fiziki [Letters to the Journal of Technical Physics], 2016, Vol. 42, No. 10, pp. 17-24.
16. Smirnov V.A., Tominov R.V., Avilov V.I., Ageev O.A. Issledovanie forming-free rezistivnogo pereklyucheniya nanokristallicheskikh plenok oksida tsinka dlya sozdaniya neyromorfnykh sistem [Study of forming-free resistive switching of nanocrystalline zinc oxide films for creating neuromorphic systems], Nanoindustriya [Nanoindustry], 2020, Vol. 13, No. S4, pp. 581-582.
17. Tikhov S.V., SHengurov V.G., Denisov S.A., Antonov I.N., Kruglov A.V., Belov A.I., Mikhaylov A.N. Rezistivnoe pereklyuchenie v strukturakh metall–oksid–poluprovodnik s nanoostrovkami GeSi na pod-lozhke kremniya [Resistive switching in metal-oxide-semiconductor structures with GeSi nanoislands on a silicon substrate], Zhurnal tekhnicheskoy fiziki [Journal of Technical Physics], 2020, Vol. 90, No. 10, pp. 1741-1749.
18. Gale E. TiO2-based memristors and ReRAM: materials, mechanisms and models (a review), Semicon-ductor Science and Technology, 2014, No. 10 (29), pp. 104004.
19. Tikhov S.V., Gorshkov O.N., Belov A.I., Antonov I.N., Morozov A.I., Koryazhkina M.N., Mikhaylov A.N. Mekhanizmy tokoperenosa i rezistivnogo pereklyucheniya v kondensatorakh so sloyami stabilizirovan-nogo ittriem dioksida gafniya [Mechanisms of current transport and resistive switching in capacitors with yttrium-stabilized hafnium dioxide layers], Zhurnal tekhnicheskoy fiziki [Journal of Technical Phys-ics], 2019, Vol. 89, No. 6, pp. 927-934.
20. Yoon J.H., Wang Z., Kim K.M., Wu H., Ravichandran V., Xia Q., Yang J.J. An artificial nociceptor based on a diffusive memristor, Nature communications, 2018, Vol. 9, No. 1, pp. 417.
21. Filatov D.O., Antonov D.A., Antonov I.N., Belov A.I., Baranova V.N., Shenina M.E., Gorshkov O.N. Rezistivnoe pereklyuchenie memristorov na osnove stabilizirovannogo dioksida tsirkoniya slozhnymi signalami [Resistive switching of memristors based on stabilized zirconium dioxide by complex signals], Fizika tverdogo tela [Solid State Physics], 2020, Vol. 62, No. 4, pp. 556-561.
22. Tominov R.V., Vakulov Z.E., Polupanov N.V., Saenko A.V., Avilov V.I., Ageev O.A., Smirnov V.A. Na-noscale-Resistive Switching in Forming-Free Zinc Oxide Memristive Structures, Nanomaterials, 2022, No. 3 (12), pp. 455.
