金属酸化物メモリスタは、材料の多様性、低コスト、CMOSプロセスとの互換性などの利点により、不揮発性メモリ、スマートセンサー、ニューロモルフィックコンピューティングなどの分野で注目されています。しかし、閾値電圧の変動が大きいこと、スイッチングの安定性やサイクル耐久性が低いことなどの欠点により、既存の金属酸化物メモリスタの実用化と応用価値は制約を受けています。本研究では、ZnOを抵抗変化機能層として使用し、原子層堆積技術により2nmの超薄膜酸化アルミニウム絶縁修飾層を導入し、デバイスの導電フィラメントの成長と融断プロセスを効果的に制御しました。これにより、デバイスのスイッチング安定性が著しく向上するとともに、電流スイッチング比が10⁴以上に高まり、閾値電圧の変動範囲も明らかに低減しました。本デバイスは電圧バイアス下で生物学的ニューロンの積分-発火、自漏れ、不応期といった特性を模倣でき、電圧パルスの振幅によって点火時間を調整できます。さらに、365nm紫外線照射によりデバイスの閾値電圧がさらに低下し、点火時間が短縮されます。デバイスの光電協調調整特性に基づき、64×64のメモリスタアレイを構築し、光入力軌跡の特徴抽出とシャープ化に成功しました。本研究はニューロモルフィックコンピューティングの発展を促進する有効な戦略を提供します。

メモリスタ; 超薄膜酸化アルミニウム; ニューロン; 光電協調調整