단일 Ag2S 나노와이어의 확률론적 저항 스위칭 모델링 및 특성화

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 6754(2022) 이 기사 인용

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Ag2S와 같은 칼코겐화물 저항 스위치(RS)는 전기장 구배를 따라 전극 사이의 금속 필라멘트 성장으로 인해 저항을 변경합니다. 따라서 이들은 뉴로모픽 및 휘발성 메모리 응용 분야의 후보입니다. 이 연구는 개별 Ag2S 나노와이어(NW)의 RS를 분석하고 기본 RS 모델을 확장하여 실험적 관찰을 재현했습니다. 이 작업은 전도성 필라멘트의 침투로 장치의 저항성을 모델화합니다. 또한 장치의 필라멘트 부피 분율의 확률적 변화에 따른 저항률의 연속적인 변동을 다루었습니다. 결과적으로, 이러한 변동은 전류-전압 특성에 예측할 수 없는 패턴을 일으키고, 일정한 저항률을 갖는 기존 멤리스터 모델이 나타낼 수 없는 선형 스위프 동안 장치 저항의 자발적인 변화를 포함합니다. 제시된 단일 Ag2S NW의 확률론적 모델의 매개변수는 실험 데이터에 맞춰졌으며 물리적 장치에서 RS의 주요 특징을 재현했습니다. 더욱이, 이 모델은 Ag2S NW의 비핵심 쉘 구조를 제안했습니다. 이 작업의 결과는 대규모 자체 조립 멤리스티브 네트워크를 시뮬레이션하고 기존 RS 모델을 확장하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.

저항성 스위칭 장치는 뉴로모픽 컴퓨팅의 잠재적인 응용으로 인해 많은 관심을 끌고 있습니다. 기존 컴퓨팅 아키텍처와 달리 뉴로모픽 컴퓨터는 데이터를 한 곳에 저장하고 처리하므로 폰 노이만 병목 현상4의 제약을 받지 않는 낮은 에너지 비용1,2,3으로 대규모 병렬 계산을 수행할 수 있습니다.

이온 전도성 은 칼코게나이드는 생산의 단순성으로 인해 가장 매력적인 RS 재료 중 하나입니다. 칼코게나이드의 RS는 광범위하게 연구되었으며5,6,7,8,9,10 임의 신호 생성11, 음성 처리12, 의사 결정 장치13,14와 같은 개념 증명 뉴로모픽 애플리케이션에서 잠재적인 사용을 이미 보여주었습니다. 또한 Ag2S NW의 저렴한 비용과 대규모 생산 용이성은 무작위 자기 조립을 통해 뉴로모픽 컴퓨팅 장치를 제조하는 편리한 방법을 제공합니다. 또한 Ag2S NW는 고밀도 3D 뉴로모픽 회로 제조 가능성을 제공합니다.

뉴로모픽 장치의 인실리코 시뮬레이션은 이러한 재료의 특성을 이해하는 편리한 방법을 제공합니다. 그러나 크로스바 어레이 뉴로모픽 아키텍처의 개별 장치 시뮬레이션은 재현 가능한 결과를 생성하지만 무작위로 조립된 멤리스터 네트워크의 신뢰할 수 있는 시뮬레이션은 아직 보고되지 않았습니다. 개별 장치의 잡음과 예측할 수 없는 위상 변화는 무작위 및 자체 조립 뉴로모픽 장치를 시뮬레이션하는 데 주요 장애물이 됩니다. 특히, Ag2S NW의 RS 특성은 Strukov et al.21이 처음 제안한 단순한 박막 멤리스터 모델로는 완전히 설명할 수 없는 잡음과 비선형 거동을 나타냅니다.

Ag2S NW와 같은 대규모 RS 나노와이어 네트워크의 모델링은 재료의 형태와 동적 특성을 이해함으로써 향상될 수 있습니다. 좁은 온도 범위에 존재하는 Ag2S의 여러 다형이 있습니다. 예를 들어, 아칸타이트 Ag2S-\(\alpha\)는 최대 450K22까지 안정적인 단사정계 결정 구조를 갖는 저온 다형체입니다. 450K 이상 ~ 860K의 Ag2S는 정사면체 및 팔면체 부위를 부분적으로 점유하는 황 원자 및 Ag+ 이온의 정렬된 bcc 격자를 갖는 은빛 Ag2S-\(\beta\) 상에 존재하여 우수한 이온 이동성과 증가된 전기 전도성을 제공합니다22 ,23,24,25.

온도 외에도 아칸타이트와 아르젠타이트 사이의 변환은 전류 대 전압5,24에서 히스테리시스를 표시하는 외부 전기장에 의해 유도될 수도 있습니다. 그러나 전이 금속 산화물 RS 장치와 달리 Ag2S 장치의 전류는 Ag 필라멘트 및 줄 가열의 불안정성과 관련된 훨씬 더 많은 불안정성과 소음을 나타냅니다. Ag2S의 소음은 시간적 불안정성을 유발하는 금속 필라멘트의 동적 점 결함으로 인해 발생하는 1/f 패턴을 따르는 것으로 최근 보고되었습니다. 이 관찰은 Ag2S NW의 필라멘트 퍼콜레이션 모델에서 부피 분율을 제어하여 줄 가열 효과를 시뮬레이션하는 확률론적 매개변수로 열 효과를 근사화하는 여기에 설명된 모델을 탐색하려는 동기를 제공했습니다.