Ultragyors, memrisztív oszcillátor-áramkörök fejlesztése
A digitalizáció terjedésével a létrejövő adatok mennyisége rohamosan növekszik, melynek kezeléséhez nagy teljesítményű feldolgozó egységek szükségesek. A Neumann-elven működő számítógépek adatfeldolgozási sebességében komoly korlátot jelent az architektúra koncepciója, azaz, hogy az adatok tárolására szolgáló memória és a feldolgozást végző processzor külön egységet alkot, így újfajta megközelítések keresése vált szükségessé. Az egyik lehetséges alternatíva a memória-rezisztorok ún. memrisztorok alkalmazása, mely elektronikai elemek fő tulajdonsága, hogy ellenállásuk kapcsoló elektromos impulzus hatására megváltoztatható. A memrisztorok alkalmazhatók például olyan neuromorfikus számítási eljárások hardver-szintű megvalósítására, melyeknél az adattárolás és feldolgozás nem alkot külön egységet, így ezek a módszerek teljesen új megközelítést jelentenek a Neumann-architektúrák kommunikációs limitációjának megkerülésére. Ilyen neuromorfikus számítási módszer például az oszcillátor-alapú neurális hálózatok alkalmazása [1], ahol egymással csatolt rezgőkörök frekvenciájában és fázisában tárolunk információt. Az ilyen körök működési sebességét alapvetően meghatározzák az alkalmazott oszcillátorfrekvenciák.
Dolgozatomban nanoskálájú, planáris VO2 memrisztorokkal foglalkoztam [2], melyek egy kapcsoló feszültségimpulzus hatására ellenállásukat akár több nagyságrenddel lecsökkentik. A memrisztor ismételt magas ellenállású állapotba kerüléséhez a feszültséget jelentősen az írópulzus alá kell vinni, a kapcsolási karakterisztika hiszterézise miatt. A memrisztív elemek alkalmazáshoz [3] kapcsolási időskáláik és dinamikájuk felderítése elengedhetetlen.
Egy VO2 memrisztort megfelelő soros ellenállást és kapacitást tartalmazó áramkörbe helyezve a memrisztor ellenállás-állapotának feszültségfüggése miatt egyenáramú meghajtás esetén is változtathatja az állapotát. A memrisztor állapotváltozásai miatt a rajta eső feszültség változik, ami adott frekvenciájú, detektálható áramtüskéket okoz a mérőrendszerben. A kapcsolási időskálákból és anyagi paraméterekből alkotott, elméleti 3 GHz-es oszcillációs maximummal szemben [4] az eddig kísérletileg mért legmagasabb oszcillátor frekvencia csak 9 MHz [5]. Kutatásom során az eddigi kísérleti frekvenciamaximumnál több mint egy nagyságrenddel nagyobb oszcillációs frekvenciát sikerült előállítani, melyet saját hullámvezető geometriás mérőrendszer fejlesztésével és a memrisztor elektromos formázásával értem el. Ezek az eredmények memrisztor oszcillátor-alapú neurális hálózatok számítási sebességének nagyságrendi gyorsításához járulhatnak hozzá.
A nagyfrekvenciás eredmények értelmezéséhez áramköri modelleket is alkottam (LTspice áramköri modellező programmal), melyek a memrisztív egységek áramköri működésének felderítésére adnak lehetőséget. A modellek alkalmazásával az eddigi frekvenciamaximumokat korlátozó tényezők egy részét sikerült felderíteni. A további korlátozó tényezők vizsgálatához az oszcillációs mérésekre optimalizált mintatartót használtam nanoszekundumos hosszúságú kapcsoló pulzusok hatásának vizsgálatára is, melyekkel a kapcsolási karakterisztikák nagy időfelbontású elemzésére volt lehetőség. Az ezekből a kísérleti eredményekből származó, a memrisztor kapcsolási időállandóit leíró tényezőket implementáltam a VO2 memrisztor áramköri modelljében. A továbbfejlesztett áramköri modell alkalmazása előrevetíti az oszcillátor-áramkör további fejlesztési lehetőségeit.
[1] Elisabetta Corti et al, „Scaled resistively-coupled VO2 oscillators for neuromorphic computing”, Journal of Applied Physics, 117, 215305 (2015)
[2] Pósa László et al, „Interplay of Thermal and Electronic Effects in the Mott Transition of Nanosized VO2 Phase Change Memory Devices”, ACS Applied Nano Materials, 6,11, 9137–9147 (2023)
[3] Hefei Liu et al, „Artificial Neuronal Devices Based on Emerging Materials: Neuronal Dynamics and Applications”, Advanced Materials, 35, 37, 2205047 (2023)
[4] B. Zhao1 and J. Ravichandran, „Low-Power Microwave Relaxation Oscillators Based on Phase-Change Oxides for Neuromorphic Computing”, Physical Review Applied, 11, 014020 (2019).
[5] Md. Suruz Mian, Kunio Okimura and Joe Sakai, „Self-oscillation up to 9 MHz based on voltage triggered switching in VO2/TiN point contact junctions”, Journal of Applied Physics, 117, 215305 (2015)
szerző
-
Pollner Zsigmond Sándor
Fizika alapszak (BSc)
alapképzés (BA/BSc)
konzulensek
-
Dr. Halbritter András
tanszékvezető, egyetemi tanár, Fizika Tanszék -
Török Tímea Nóra
doktorandusz, Fizika Tanszék
