Metalloxid-Memristoren erhalten aufgrund der breiten Materialverfügbarkeit, der niedrigen Kosten und der Kompatibilität mit CMOS-Technologie viel Aufmerksamkeit in den Bereichen nichtflüchtiger Speicher, intelligente Sensorik und neuromorphe Berechnung. Aufgrund von Defekten wie großen Schwankungen der Schwellenspannung, geringer Schaltstabilität und schlechter Zyklusbeständigkeit ist der praktische Einsatz und der Anwendungswert bestehender Metalloxid-Memristoren jedoch eingeschränkt. In dieser Arbeit wird ZnO als widerstandsverändernde Funktionenschicht verwendet, wobei durch atomlagenabscheidende Technologie eine 2 nm ultradünne Aluminiumoxid-Isolationsschicht eingeführt wird, die das Wachstum und die Unterbrechung der leitfähigen Filamente des Geräts effektiv steuert, die Schaltstabilität des Geräts erheblich verbessert, das Stromschaltverhältnis auf über 10⁴ erhöht und den Schwankungsbereich der Schwellenspannung deutlich reduziert. Das Gerät kann unter Spannungsbias die Integrations- und Feueraussendungs-, Selbstleckage- und Refraktärzeit-Eigenschaften biologischer Neuronen nachahmen und die Zündzeit über die Pulsamplitude steuern. Darüber hinaus kann eine Bestrahlung mit 365-nm-UV-Licht die Schwellenspannung des Geräts weiter senken und die Zündzeit verkürzen. Basierend auf den optoelektrischen Synergie-Regelungseigenschaften des Geräts wurde durch den Aufbau eines 64×64 Memristor-Arrays erfolgreich die Merkmalsextraktion und Schärfung optischer Eingabepfade realisiert, was eine effektive Strategie zur Förderung der Entwicklung neuromorpher Berechnungen bietet.

Memristor; ultradünnes Aluminiumoxid; Neuron; optoelektronische Synergierregelung