[发明专利]一种基于模拟型阻变和阈值型阻变的堆叠忆阻器及其制备方法

说明书

本发明公开了一种基于模拟型阻变和阈值型阻变的堆叠忆阻器及其制备方法，该堆叠忆阻器包括模拟型忆阻器和阈值型忆阻器，模拟型忆阻器包括顶电极Au、阻变层氧化钨(WO_X)薄膜及底电极W；阈值型忆阻器包括顶电级W、阻变层银掺杂卡胶(Ag:ι‑car)薄膜及底电极Pt。该在堆叠忆阻器单个Au/氧化钨/W/银掺杂卡胶(Ag:ι‑car)/Pt/Ti/SiO₂/Si忆阻器件中演示了人工神经元的LIF行为，通过调整施加脉冲的间隔和幅值，实现了人工神经元的全无尖峰、阈值驱动、不应期和频率强度调制。同时，该人工神经元电路设计简单，功耗低。

技术领域

本发明属于微电子技术领域，涉及一种基于模拟型阻变和阈值型阻变的堆叠忆阻器及其制备方法。

背景技术

人工神经网络(ANN)是一个非编程的自适应、自组织和自学习的系统，按不同的连接方式组成不同的网络，实现监督学习和无监督学习。通过ANN的计算处理信息能力，对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟。为了在硬件中构建ANN，开发人工神经元也是必要的。人工神经元由两个主要部分组成：整合部分和激发过程。一个阈值开关TS装置可以被用来完成激发动作，而整合功能(或积累过程)通常是通过带有一些电容和电阻的外围电路实现的，这将导致整合过程电路较为复杂，功耗比较高。开发一种具有阈值型(TS)型阻变和模拟型(ARS)阻变行为整体的忆阻设备能有效解决这个问题。同时，基于模拟型和阈值型阻变的堆叠忆阻器对神经元的激发频率作为调节，实现的强度频率调制，可以为构建更复杂的神经形态网络硬件做基础，进而发展高密度的神经形态计算系统。

针对上述问题，我们构建了基于模拟型(ARS)阻变和阈值型(TS)阻变的堆叠忆阻器,在单个Au/氧化钨/W/银掺杂卡胶(Ag:ι-car)/Pt/Ti/SiO₂/Si忆阻器件中演示了人工神经元的LIF行为，通过调整施加脉冲的间隔和幅值，实现了人工神经元的全无尖峰、阈值驱动、不应期和频率强度调制。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于模拟型阻变和阈值型阻变的堆叠忆阻器及其制备方法，该的堆叠忆阻器在单个Au/氧化钨(WO_X)/W/银掺杂卡胶(Ag:ι-car)/Pt/Ti/SiO₂/Si忆阻器件上成功实现了人工神经元的模拟，该人工神经元电路设计简单，功耗低。

本发明——一种基于模拟型阻变和阈值型阻变的堆叠忆阻器，包括模拟型忆阻器和阈值型忆阻器，模拟型忆阻器包括顶电极Au、阻变层氧化钨(WO_X)薄膜及底电极W；阈值型忆阻器包括顶电级W、阻变层银掺杂卡胶(Ag:ι-car)薄膜及底电极Pt。

上述模拟型忆阻器底电极W及阈值型忆阻器顶电极W为共同电极，该电极为惰性金属电极。

上述模拟型忆阻器顶电极Au为惰性金属电极，为Au点电极，金属掩膜版孔径约为100～200μm，沉积电极厚度约为50～80nm。

上述阈值型忆阻器底电极Pt为惰性金属电极，为Pt层，沉积电极厚度约为90～100nm。

上述模拟型忆阻器阻变层氧化钨(WO_X)薄膜由磁控溅射生长，其厚度为80nm～100nm。

上述阈值型忆阻器阻变层银掺杂卡胶(Ag:ι-car)薄膜由匀胶机旋涂方法制备，旋涂层数为5层，其厚度为80nm～100nm。

本发明的一种基于模拟型阻变和阈值型阻变的堆叠忆阻器的制备方法，包括如下步骤：

①利用磁控溅射的方法生长Pt，生长条件是1Pa压强，调节功率为100W，生长时间为20-25分钟，将Pt衬底依次用三氯乙烯、丙酮、乙醇、去离子水超声清洗8～15分钟，用氮气吹干；

②利用匀胶机旋涂制备卡拉胶掺银溶液(Ag:ι-car≈1:8)，旋涂条件是低速500转/分，10s；高速3000转/分，20s；