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忆阻器类脑芯片与人工智能( 五 )


忆阻器类脑芯片与人工智能文章插图
图2.碳原子在铜表面和镍表面的扩散机理示意图
因而 ， 如果要提高石墨烯的质量需要选用高催化性金属 ， 针对铜镍合金来说 ， 需要提高铜镍合金中的镍组分 。 若要提高石墨烯的均匀性 ， 需要选用碳原子在其表面扩散速度快的金属 ， 针对铜镍合金来说 ， 需要减小铜镍合金中的镍组分 。 因此两者是矛盾的 ， 在实验中发现 ， 选用镍比铜1:2的组分会得到一个相对较好的结果 。
此外 ， 等离子体增强技术本身也对石墨烯的质量影响巨大 。 如图3（a）所示 ， 有等离子体和没有等离子体的生长结果中 ， 石墨烯的D峰相差巨大 。 这是因为没有等离子体辅助 ， 甲烷也能裂解 ， 但是不能完全裂解 ， 会产生CH3、CH2这样的中间产物 ， 导致石墨烯质量降低 。 通过对等离子体生长功率的优化 ， 能够一定程度地提高石墨烯质量 。 如图3（b）所示 ， 在不同等离子体功率下 ， 50W生长出的石墨烯的D峰最小 ， 质量最高 。 需要说明的是 ， 50W的功率并不是一个绝对的条件 。 如图3（b）和（c）是生长腔室和生长过程中的图像 ， 等离子体电极在加热器下方 。 通过调节等离子体电极与加热器的距离 ， 可以调节生长时在样品表面周围的等离子体强度 。 因此 ， 50W的功率只对应于当前等离子体电极和加热器距离下的最佳功率[54] 。
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图3.等离子体辅助石墨烯生长
在本文中 ， 只列举的铜镍合金低温下催化生长的石墨烯时 ， 铜和镍组分选取的理由 ， 即既要兼顾催化性 ， 又要兼顾碳原子的表面扩散速度 。 金属种类多种多样 ， 通过对各种金属的研究 ， 或许能找到比铜镍合金更好的合金选择 。
（2）WTiOx薄膜生长技术
WTiOx作为忆阻器开关层 ， 可以通过WTi靶材经过在不同氩氧比例的气体氛围下反应溅射制备薄膜 ， 磁控溅射反应设备及反应腔室内部如图4所示 。 我们所制作的钨基忆阻器的功能层材料是在功率300W、时间220s、Ar2通量20sccm的条件下通入不同浓度的氧气 ， 实验发现通入的氧气越多 ， 薄膜厚度越薄 ， 如图5所示 。 之后通过控制时间的长短 ， 可以控制不同氧气通量下的薄膜厚度 。 制作出的WTiOx薄膜在纯N2氛围下退火30min ， 提高薄膜结晶度 。
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图4.反应离子溅射设备
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图5.WTiOx薄膜生长速度与通氧气含量关系
2. 忆阻器
（1）WTiOx忆阻器
基于钨氧化物的忆阻器显示出许多优势 ， 包括逐渐改变电阻状态和记忆和学习功能 。 然而 ， 较多先前的报告侧重于研究突触学习规则 ， 而不是专注于分析导致外部学习规则的内部机制 。 在此 ， 讨论堆叠的Au/WTiOx/Au和Ti/WTiOx/Au器件 ， 其中通过外部诱导的氧离子的局部迁移实现电阻开关的功能 。 结果表明 ， Au/WTiOx/Au器件的连续可调多级电阻是由于高氧空位浓度下势垒宽度和高度的变化；而Ti/WTiOx/Au器件由于导电丝在低浓度氧空位中的连接和断裂而表现出器件的高和低电阻状态 。 通过控制离子迁移的物理机制构建和多态的突触发展， 可以深入理解基于氧化物的忆阻器在神经形态计算中的应用 。 图6为测试结果 。
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