Ученые физического факультета и Института ядерной физики им. Д. В. Скобельцына МГУ совместно с коллегами из Курчатовского института разработали метод улучшения характеристик мемристоров на основе оксидов металлов при помощи облучения альфа-частицами. Работа выполнена в рамках деятельности Междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ «Фотонные и квантовые технологии. Цифровая медицина». Результаты опубликованы в журнале Applied Physics Letters.
Мемристор — это переменный резистор с эффектом памяти: его сопротивление зависит от истории проходившего через него электрического тока. Такие устройства играют ключевую роль в разработке энергоэффективных запоминающих систем и так называемых нейроморфных вычислений — технологий, имитирующих работу человеческого мозга. Мемристоры можно «заставить» одновременно хранить и обрабатывать информацию, что позволяет использовать их в качестве основного строительного блока для новых устройств искусственного интеллекта. Однако для практического внедрения мемристоров в устройства требуется решить несколько задач: обеспечить стабильную работу на протяжении многих циклов переключений, увеличить количество стационарных значений сопротивления (состояний мемристора), а также обеспечить создание мемристоров с заранее заданным распределением этих состояний. Под стационарным понимается состояние мемристора с определенным сопротивлением, которое он способен удерживать в течение длительного времени.
Для решения этих задач сотрудниками МГУ был предложен метод управляемого дефектообразования с помощью радиационного воздействия на структуру мемристора. Было продемонстрировано, что воздействие альфа-излучения на мемристоры на основе TiOX/Ti приводит к значительному улучшению их характеристик. После облучения количество устойчивых резистивных состояний увеличилось почти в три раза, а отношение сопротивлений в высоко- и низкоомном состоянии (ROFF/RON) — более чем в два раза. Кроме того, увеличилась и «выносливость» устройства: число циклов переключений возросло в полтора раза.
Исследователи сделали вывод, что облучение альфа-частицами приводит к образованию дополнительных кислородных вакансий в слое оксида титана — дефектов, которые служат «затравками» для формирования проводящих каналов при протекании тока через образец. Важно, что процесс управляем: дефекты создаются локально и дозированно, в отличие от хаотичного распределения в обычных образцах. Это подтверждено как прямыми измерениями просвечивающей электронной микроскопией с элементным анализом, так и компьютерным моделированием методом Монте-Карло. Такой подход, позволяющий точно контролировать создание дефектов устройства, называется инженерией дефектов.
«Мы использовали изотоп плутония-239, излучающий альфа-частицы с необходимой плотностью потока и энергией около 5 МэВ, чтобы модифицировать структуру оксида титана, создавая в ней порядка 1016 вакансий кислорода на 1 см3, — поясняет старший научный сотрудник лаборатории ионно-пучковых нанотехнологий НИИЯФ МГУ Юрий Балакшин. — Моделирование показало, что даже сравнительно небольшая концентрация образованных вакансий может кардинально изменить параметры мемристора».
Полученные результаты особенно важны для развития нейроморфных систем — вычислительных архитектур, имитирующих работу головного мозга.
«Чем больше стабильных состояний может хранить мемристор, тем выше его "пластичность" — способность к обучению, аналогичная синаптической пластичности в нейронах, — отмечает автор работы, доцент кафедры общей физики и наноэлектроники физического факультета МГУ Александр Ильин. — Это делает такие устройства перспективными для реализации многослойных нейросетей на аппаратном уровне».
Кроме того, предложенный метод радиационного улучшения может быть применён в разработке энергоэффективных запоминающих и вычислительных элементов нового поколения. Управляемое формирование дефектов открывает путь к тонкой настройке характеристик мемристоров уже после их изготовления, без необходимости изменения состава материалов или конструкции устройства. Это существенно расширяет технологические возможности при создании гибких и адаптивных электронных систем.
