[发明专利]一种基于铁电隧道结的忆阻器

说明书

 

技术领域

该发明属于人工神经网络计算机领域，具体是一种基于铁电隧道结的新型忆阻器结构。

背景技术

电阻、电容和电感三个基本无源电路元件长久以来被人们熟知，基于电路中电流i，电压v，电荷q和磁通量φ四个基本变量在数学上的对称性，还有第四种无源器件忆阻器的存在，即拥有记忆能力的电阻器。具体来说，忆阻器本身的阻态会随通过其电荷量的变化而自发改变，具有电流调制性，并且这些变化是非挥发的，可以被器件“记住”。忆阻器在外电场作用下电阻连续可调，最终阻态取决于通过器件电流的历史，根据器件结构不同，正向（负向）的电流会连续增加（降低）其电阻值。也就是说，忆阻器能够记住外界“刺激”，并根据“刺激”的方式来调整自身“状态”。这一特性与人类和动物大脑中神经元连接处突触的工作机制相似，可以设想将忆阻器的电阻值类比为突触权重（即连接强度），突触在神经元放电刺激下能够自发调整其连接强度，如“正”刺激（从前神经元向后神经元）使其连接强度增加，而“负”刺激会削弱神经元的连接，即生物学中突触的放电时序依赖可塑性（spike-timing-dependent plasticity），也是Hebbian竞争学习理论的基本机制。因此，可制成基于忆阻器的“神经网络”，来发展神经形态计算机，模拟生物大脑，实现传统冯·诺依曼结构计算机难以进行的学习功能。

人们对忆阻器的研究工作尽管涉及到多个材料体系，但均是基于传统阻变效应来实现外加电刺激对阻态连续调制的，其工作机理大多依赖外电场激励下，器件中带电缺陷，如氧空位，Ag+等的迁移和聚集。众所周知，带电缺陷的形成往往要求材料为非化学计量比，在制备中具有很大随机性，难以控制，并很容易受到外部环境如温度等条件影响。这无疑增加了器件制备难度，并影响器件的可靠性和使用寿命，限制了忆阻器的发展。如何寻找一种材料（或结构），其忆阻特性的实现不依赖带电缺陷对电信号的响应成为忆阻器发展中的新挑战。

最近，在铁电隧道结中发现了忆阻效应，并证实忆阻行为依赖于隧道结铁电势垒中铁电畴的翻转和有效剩余极化。铁电隧道结具有金属/铁电体/金属（MFM）的三明治结构。其基于量子隧道效应和自发极化双稳态工作，以只有几个纳米厚的铁电超薄膜做为电子的势垒。直观上说，自发极化翻转改变了铁电体/金属界面上极化束缚电荷的符号，从而改变势垒的高度，实现结电阻在高、低两个态之间翻转。微观上，铁电极化翻转通过反向畴成核，新畴向前生长和畴壁侧向移动来完成，这一过程所需能量来自外加电场并依赖于电场强度、脉冲宽度等参数。因此，选择合适的场强和脉冲持续时间等，能够实现势垒中铁电极化的不完全翻转。这就在不改变极化方向前提下改变其有效强度（即有效极化），从而获得一系列不同高度势垒，并且势垒高度与外加电场历史有关。由于铁电体极化的双稳特性，这些状态能够保持，从而在铁电隧道结中实现了忆阻特性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于铁电隧道结的新型忆阻器，该忆阻器可以实现对结势垒高度和宽度的同时连续调制，从而获得忆阻效应。

本发明所述的一种基于铁电隧道结的忆阻器，其铁电隧道结为金属/铁电体/半导体结构。

进一步的，所述金属/铁电体/半导体铁电隧道结具体结构为Pt/BaTiO₃/Nb:SrTiO₃、Au/Pb(ZrTi)O₃/(LaSr)MnO₃或者Au/Co/BaTiO₃/La:SrTiO₃。