SiO2 rezisztív kapcsolók vezetési mechanizmusának vizsgálata zajjelenségeken keresztül
Az elektronikai eszközök zajára, azaz az átlagtól való eltérésre, legtöbbször egy nemkívánatos jelenségként gondolunk, azonban a zajjelenségek behatóbb vizsgálata több szempontból is hasznos lehet. Az alkalmazások során általában csökkenteni szeretnénk egy eszköz zajszintjét, de ahhoz, hogy manipulálni tudjuk a zajt, előbb meg kell érteni a jelenségek forrását. Továbbá a technológiai motiváción túl egy rendszer zaja eszközként is használható a mikroszkopikus szinten lejátszódó vezetési folyamatok megértésére, így az eszköz belső működéséről is értékes információkat szerezhetünk a zajjelenségek vizsgálatával [1-4].
Az ún. rezisztív kapcsoló memóriák olyan rendszerek, melyekben egy alacsony ellenállású (bekapcsolt) és magas ellenállású (kikapcsolt) állapot között feszültségvezérelt kapcsolás hozható létre, az adott ellenállás-állapotok pedig azok megváltoztatása nélkül kiolvashatók alacsony feszültséggel. Az ilyen rendszerekből akár újfajta memóriachipeket és processzorokat valósíthatunk meg [5], de alkalmazhatók olyan hardveres neurális hálózatok készítésére is, melyekben a szinapszisokat rezisztív kapcsoló memóriákkal valósítjuk meg [6].
Egy ilyen rezisztív kapcsóló memóriaelem a grafén-SiO2-grafén rendszer is, mely több ezerszer reprodukálható és nagy (103-104) OFF/ON ellenállásaránnyal rendelkező kapcsolást mutat. A BME Fizika Tanszék Atomi és molekuláris elektronika laboratóriumában már korábban is foglalkoztak a SiO2 rezisztív kapcsolók vizsgálatával [7], ebbe a munkába kapcsolódtam be. A munkám során a grafén-SiO2-grafén rendszer bekapcsolt és kikapcsolt állapotainak alacsony frekvenciás zajjelenségeit vizsgálom a lineáris és a nemlineáris tartományban. A zajkarakterisztikák ellenállás- és feszültségfüggésének részletes viszgálatával a nanoméretű kapcsolási tartomány vezetési mechanizmusának és zajforrásainak megértéséhez járulok hozzá, illetve azt a kérdést vizsgálom, hogy a zajszint változása előre jelezheti-e a rezisztív kapcsolást.
[1] R Landauer, Condensed-matter physics: The noise is the signal, Nature 392, 658–659 (1998)
[2] P Dutta, P M Horn, Low-frequency fluctuations in solids: 1/f noise, Rev. Mod. Phys. 53, 497 (1981)
[3] A Baladin, Low-frequency 1/f noise in graphene devices, Nature Nanotechnology 8, 549–555 (2013)
[4] B Sánta, Z Balogh, A Gubicza, L Pósa, D Krisztián, G Mihály, M Csontos, A Halbritter, Universal 1/f type current noise of Ag filaments in redox-based memristive nanojunctions, Nanoscale 11, 4719-4725 (2019)
[5] Geoffrey W. Burr, Overview of candidate device technologies for storage-class memory. IBM Journal of Research and Development 52, 449–464 (2008)
[6] Geoffrey W. Burr, Neuromorphic computing using non-volatile memory. Advances in Physics: X 2, 89-124 (2017).
[7] L Pósa, M El Abbassi, P Makk, B Sánta, C Nef, M Csontos, M Calame, A Halbritter, Multiple Physical Time Scales and Dead Time Rule in Few-Nanometers Sized Graphene–SiOx-Graphene Memristors, Nano Letters 17:(11) 6783-6789 (2017)
szerző
-
Balázs Péter
Fizikus mesterképzési szak (MSc)
mesterképzés (MA/MSc)
konzulensek
-
Balogh Zoltán
Tudományos munkatárs, Fizika Tanszék -
Dr. Halbritter András
tanszékvezető, egyetemi tanár, Fizika Tanszék
