【摘 要】
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人类大脑具有高自适应性、高容错性、大并行性和高效能的信息处理能力。受大脑启发的神经形态计算系统的发展是突破“冯·诺依曼瓶颈”的有效方法。生物神经系统由用于计算、学习和记忆的中枢神经系统和用于接受、整合和传递外界刺激的感觉神经系统组成。它们共同控制着人类的行为和身体机能。发展人工神经器件使其同时具有这两者功能对于人工智能系统和仿生机器人的发展至关重要。近年来,利用忆阻器进行神经系统仿生已成为研究热点
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人类大脑具有高自适应性、高容错性、大并行性和高效能的信息处理能力。受大脑启发的神经形态计算系统的发展是突破“冯·诺依曼瓶颈”的有效方法。生物神经系统由用于计算、学习和记忆的中枢神经系统和用于接受、整合和传递外界刺激的感觉神经系统组成。它们共同控制着人类的行为和身体机能。发展人工神经器件使其同时具有这两者功能对于人工智能系统和仿生机器人的发展至关重要。近年来,利用忆阻器进行神经系统仿生已成为研究热点。如,利用离子液体电解质栅极晶体管和活性金属电极离子参与反应的忆阻器件进行神经形态系统模拟,然而这些器件通常依赖外来离子,在一定程度上存在重复性、可控性、稳定性、集成困难等问题。基于此,本论文旨在,单一器件中实现神经形态系统的多个功能模拟,并探索器件工作的物理机制。论文主要研究内容和结果如下:(1)选择层状V2O5作为介电层,研究电极类型对其忆阻性能的影响。首先采用射频磁控溅射技术在Pt/Ti/Si O2/Si衬底上制备高质量V2O5薄膜,再利用金属蒸发镀膜机,蒸镀不同电极,制备Ag/V2O5/Pt、Cu/V2O5/Pt、Al/V2O5/Pt、Pt/V2O5/Pt器件。研究不同电极材料对器件阻变特性的影响,包括高低阻态电阻,Set和Reset电压、Forming电压,以及器件的保持性和抗疲劳性。结果发现,当使用活性电极(Ag、Cu)时,V2O5薄膜表现出非易失性的阻变行为,这是由于电极离子电迁移在薄膜中形成金属导电细丝,其阻变类型为数字型忆阻器,即具有能够相互转换的双电阻态(高阻态和低阻态),能够用于新型非易失存储。当使用Al电极时,发现其阻变类型为缓变的模拟型忆阻器,这是由于电极与介电层之间的界面处形成氧化层所致。而当使用惰性电极(Pt)时,器件表现出两种阻变行为,在“Forming”之前是缓变的模拟型忆阻器,在“Forming”之后是阈值转变行为,这为之后在单一器件中模拟神经形态的多个功能奠定了基础。(2)基于Pt/V2O5/Pt忆阻器件进行突触功能模拟研究。在器件Forming之前,通过电场驱动本地氧离子在层间迁移形成V2O5-x纳米通道并对其进行调控获得可靠的忆阻特性;通过这种忆阻特性实现了多种重要的突触学习和记忆功能模拟,包括非线性特性、经验式学习、双脉冲易化、长程增强和抑制,以及短时可塑性到长时可塑性的转变;最后,对基于V2O5-x纳米通道突触器件构建的卷积神经网络进行仿真,结果发现,仅在5个训练后,手写数字的识别精度达到80%,在52个训练后达到89%。(3)基于Pt/V2O5/Pt忆阻器件进行伤害感受器功能模拟研究。通过电场驱动层状V2O5薄膜中氧离子迁移以及电流退火过程,在其体相中室温构建垂直一维VO2纳米通道。该通道具有易失的优异阈值转变特征,利用这种特征成功模拟了伤害感受器的所有关键特征:阈值、弛豫、非适应性和敏化。值得一提的是,器件具有0.4 V超低的阈值电压和亚毫秒级的孵化时间,使其可在特定的伤害环境下被应用。
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