【摘 要】
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在过去的几十年中,基于互补金属氧化物半导体（CMOS）晶体管的数字计算机的计算能力得到了极大的提高。但随着摩尔定律即将走到尽头,基于冯·诺依曼架构的系统日益难以满足当今数据密集计算任务的计算需求。基于忆阻器的神经形态计算,以其能够在存储数据的地方进行计算的能力,和便于实现脑启发式的神经网络算法的优势,被视为一个很有前景的替代计算方案。但忆阻器的性能缺陷仍然是制约其应用的一大因素,包括难以控制的随机
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在过去的几十年中,基于互补金属氧化物半导体（CMOS）晶体管的数字计算机的计算能力得到了极大的提高。但随着摩尔定律即将走到尽头,基于冯·诺依曼架构的系统日益难以满足当今数据密集计算任务的计算需求。基于忆阻器的神经形态计算,以其能够在存储数据的地方进行计算的能力,和便于实现脑启发式的神经网络算法的优势,被视为一个很有前景的替代计算方案。但忆阻器的性能缺陷仍然是制约其应用的一大因素,包括难以控制的随机电预处理过程,器件性能的不均匀性、保持性以及更新线性较差等。本论文从优化忆阻器性能的角度,选择与质子、锂离子有相互作用的金属氧化物为研究对象,包括α-MoO3,SrCoO2.5和WOx;设计并制备了多种基于离子迁移的非细丝型阻变器件,包括两端子和三端子器件;详细探讨器件性能和阻变机理,并通过仿真的手段探索了器件的潜在应用,主要研究内容如下:（1）选用脉冲激光沉积系统制备高质量,并具有化学计量比的外延氧化物薄膜,以便研究基于纯外源离子迁移的忆阻器。详细探讨了生长外延薄膜的工艺,以及表征外延薄膜的技术手段。实验发现羽辉的形状,沉积温度对薄膜的质量影响很大,而且生长窗口往往较为狭窄。沉积气压需要与沉积距离相协调,来寻找最佳的沉积条件。（2）设计了一种基于质子迁移的两端子忆阻器Pt/α-MoO3/Nb-SrTiO3,显著改善了器件的均一性。该器件以单相光滑的α-MoO3薄膜为基础,通过在H2/Ar气氛中进行退火,将质子引入α-MoO3薄膜,避免了具有破坏性的电预处理过程,从而实现了均匀的阻变行为,并且具有高良率和极小的时空差异性。计时电流测试计算出器件内离子的扩散系数接近质子的扩散系数,印证了质子的迁移行为。通过该器件成功地模拟了诸如短期记忆和长期记忆之类的突触功能,并且通过一个5×5的阵列实现了图像存储功能,即将字母“Y”从字母序列“XYZ”中存储下来。利用该器件的短时程记忆行为,仿真构建了基于该器件的储备池计算系统,并能够对“H,U,S,T”四个字符进行分类识别。（3）设计了基于质子迁移的α-MoO3/SrCoO2.5叠层氧化物基两端子忆阻器,改善了器件的稳定性和电导态数量。在该器件中存在着协同阻变现象:当质子从α-MoO3迁移到SrCoO2.5晶格时,α-MoO3中质子的损失导致掺杂水平的下降,同时SrCoO2.5嵌入质子后形成直接带隙更大的HxSrCoO2.5,导致两层氧化物的电阻同步增加。当质子从SrCoO2.5迁移回到α-MoO3时,由于α-MoO3中的质子浓度增加和SrCoO2.5层中的质子浓度降低,器件电阻降低。该器件还可以在适当的脉冲方案下实现近乎线性的连续增强和抑制过程。基于忆阻器的性能构造的两层反向传播神经网络对于MNIST手写数字的识别具有94.3%的准确度。（4）制备了一种基于锂离子迁移的WOx基三端子忆阻器,改善了器件的电导态更新线性。该器件以LiSiOx为电解质材料,当在栅极上施加正向电压刺激,锂离子迁移进入沟道材料中,沟道电导升高;当在栅极施加负向电压刺激时,锂离子从沟道材料中脱出,沟道电导降低。基于该器件的性能构造的卷积神经网络对于语音数字识别具有90.6%的准确度。
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