金属酸化物メモリスタは、材料の多様性、低コスト、および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の分野で注目されています。しかし、閾値電圧のばらつきが大きく、スイッチングの安定性やサイクル耐久性が低いといった欠点により、既存の金属酸化物メモリスタの実用化プロセスと応用価値は制限されています。本稿では、抵抗変化機能層としてZnOを用い、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および切断プロセスを効果的に制御することで、デバイスのスイッチング安定性を大幅に向上させ、電流スイッチ比を10⁴以上に引き上げ、閾値電圧の変動範囲も大幅に低減しました。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、不応期などの特性を模擬でき、電圧パルス振幅により発火時間を調整可能です。さらに、365nmの紫外線照射によりデバイスの閾値電圧がさらに低減され、発火時間が短縮されます。デバイスの光電協調制御特性に基づき、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を成功裏に実現しました。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効果的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; 光電協調制御