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| 001 | 971953 | ||
| 005 | 20240112104131.0 | ||
| 024 | 7 | _ | |2 HBZ |a HT030591780 |
| 024 | 7 | _ | |2 Laufende Nummer |a 42816 |
| 024 | 7 | _ | |2 datacite_doi |a 10.18154/RWTH-2023-09925 |
| 037 | _ | _ | |a RWTH-2023-09925 |
| 041 | _ | _ | |a English |
| 082 | _ | _ | |a 620 |
| 100 | 1 | _ | |0 P:(DE-588)1311330372 |a Chekol, Solomon Amsalu |b 0 |u rwth |
| 245 | _ | _ | |a Unveiling the relaxation dynamics of $Ag/HfO_{2}$ based diffusive memristors for use in neuromorphic computing |c submitted by Solomon Amsalu Chekol M.Sc. |h online |
| 260 | _ | _ | |a Aachen |b RWTH Aachen University |c 2023 |
| 260 | _ | _ | |c 2024 |
| 300 | _ | _ | |a 1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme |
| 336 | 7 | _ | |0 2 |2 EndNote |a Thesis |
| 336 | 7 | _ | |0 PUB:(DE-HGF)11 |2 PUB:(DE-HGF) |a Dissertation / PhD Thesis |b phd |m phd |
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| 336 | 7 | _ | |2 DataCite |a Output Types/Dissertation |
| 336 | 7 | _ | |2 ORCID |a DISSERTATION |
| 500 | _ | _ | |a Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2024 |
| 502 | _ | _ | |a Dissertation, RWTH Aachen University, 2023 |b Dissertation |c RWTH Aachen University |d 2023 |g Fak05 |o 2023-10-12 |
| 520 | 3 | _ | |a Die starke Zunahme der Menge und Komplexität zu verarbeitender Daten, die durch Fortschritte in der Informationstechnologie wie künstliche Intelligenz (KI), Cloud Computing, Big Data und maschinelles Lernen vorangetrieben wird, erfordert hohe Bearbeitungsgeschwindigkeiten und Rechenleistungen. Herkömmliche Rechner mit getrennten Speicher- und Prozessor-Einheiten können diese Anforderungen kaum noch erfüllen. Ursache ist das sogenannte "Von-Neumann-Bottleneck", welches die limitierte Datenübertragungsrate zwischen Speicher und Prozessor bezeichnet und maßgeblich den Energieverbrauch beeinflusst. Dies begründet das große Interesse an neuartigen, skalierbaren, energieeffizienten Rechenkonzepten wie dem neuromorphen Computing (NC), welches die Struktur und Funktion des biologischen Gehirns nachahmt. Aktuell werden künstliche neuronale Funktionen noch mit Transistor-Schaltungen realisiert, die einen hohen Flächen- und Energiebedarf besitzen. Daher zielt die Forschung im Bereich "Beyond-von Neumann" auf neuartige flüchtig-schaltende Bauelemente mit einstellbaren Schaltzeiten, geringem Leistungsverbrauch und hoher Skalierbarkeit, die die Funktion künstlicher Neuronen in NC-Schaltungen übernehmen. Dazu zählen schwellenwertschaltende Bauelemente, die bei einer definierten Spannung sprunghaft vom hochohmigen (HRS: high resistance state) in den niederohmigen (LRS: low resistance state) Widerstandszustand schalten. Sobald die angelegte Spannung den Schwellenwert unterschreitet, relaxiert die Zelle in den HRS. Insbesondere diffusive Memristoren aus flüchtigen elektrochemischen Metallisierungszellen (ECM) scheinen interessant für neue NC-Anwendungen wie die zeitliche Kodierung. Diffusive Memristoren bestehen meist aus einer Oxid- oder Chalkogenid-Schicht eingebettet zwischen eine elektrochemisch aktive Elektrode (z.B. Ag oder Cu) und eine inerte Elektrode (z.B. Pt). Die Zellen können bis in den sub Mikrometerbereich miniaturisiert werden. Das Schalten selbst beruht auf der Bildung und dem Auflösen eines metallischen Filaments. Von besonderem Interesse sind die Zeit- und Spannungsabhängigkeit des Schalt- und Relaxationsverhaltens, da diese Kenngrößen über die Eignung als künstliche Neuronen entscheiden. Daher ist das physikalische Verständnis der Schaltkinetik und der Relaxationsdynamik diffusiver Memristoren entscheidend für die Entwicklung anwendungsoptimierter energieeffizienter Bauelemente. Jedoch setzen bisherige physikalische Beschreibungen der Relaxationszeit erst bei einem gegebenen Filamentdurchmesser an, während der Prozess des Filamentwachstums weitgehend unberücksichtigt bleibt. Im Unterschied dazu verfolgt die vorliegende Arbeit einen umfassenden Ansatz basierend auf der physikalischen Beschreibung der der Filament-Bildung und -Relaxation sowie einer mögliche Abhängigkeit. Ziel ist es, ein tieferes Verständnis der Relaxationsdynamik diffusiver Memristoren zu entwickeln unter besonderer Berücksichtigung des Einflusses der SET-Parameter auf die Struktur und den Durchmesser des jeweils gebildeten Filaments. Dazu wurden Bauelemente hergestellt aus einer amorphen HfO2 Schicht von wenigen Nanometern Dicke eingebettet zwischen Elektrodenschichten aus Ag und Pt. Für Studien zum Materialeinfluss wurden zusätzlich SiO2 als Elektrolytschicht und zwei weitere Metalle (TiN und W) als alternative Gegenelektroden (CE: counter electrode) untersucht. Durch die Auswertung der transienten Stromantwort auf angelegte Spannungspulse wurden die SET-Kinetik und die Relaxationsdynamik der Zellen umfassend analysiert. Für die SET-Kinetik konnten entsprechend physikalischer Modelle ("JART ECM", IWE 2/RWTH) drei Bereiche mit unterschiedlichem ratenbegrenzenden Mechanismus identifiziert werden: Nukleation, Elektronentransfer und gemischte Prozesse (Elektronentransfer und Ionenwanderung). Es wurde gezeigt, dass die Relaxationszeit bis zur Auflösung des Filaments von den gewählten SET-Parametern abhängt. Durch Vergleich mit Monte-Carlo-Simulationen für ähnliche ECM-Zellen konnte die Struktur des Filaments als primäre Ursache identifiziert werden. Ein langsamer SET-Prozess bei geringer Spannung resultiert in einem massiven Filament, welches sich nur langsam selbst auflöst. Dem gegenüber resultieren schnelle SET-Prozesse bei hoher Spannung in dendritischen Filamenten mit kurzer Relaxationszeit. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass das Einschreiben des Filaments mit einem Spannungspuls höherer Amplitude oder längerer Dauer zu einer signifikanten Verlängerung der Relaxationszeit führt. Hierfür konnte ein geringer verbleibender Spannungsabfall über dem diffusen Memristor im LRS verantwortlich gemacht werden, der fortgesetztes Filamentwachstum bewirkt. Die gewonnen neuen Erkenntnisse unterstreichen die Bedeutung der Filamentbildung auf das Relaxationsverhalten und liefern wichtige Hinweise für optimale Operationsbedingungen dieser Schwellenwertschalter in NC-Schaltungen. Zusätzlich behandelt die Arbeit den Einfluss des CE-Materials auf die SET-Kinetik. Im Vergleich zu Pt wurde sowohl für TiN als auch für W eine geringere Schaltgeschwindigkeit der Ag/HfO2-Zellen gefunden. Als Ursachen werden die unterschiedliche elektrokatalytische Aktivität der Metalle sowie eine Oxidation der Nichtedelmetalle an der Grenzfläche diskutiert. Ein für den Einsatz in NC-Schaltungen wichtiger Effekt ist der deutliche Einfluss eines Serienwiderstands auf das Relaxationsverhalten. Dies konnte auf die hochgradig nicht-lineare SET-Kinetik und ihren Einfluss auf die Filament-Struktur und -Größe zurückgeführt werden. Zusammenfassend zeigt diese Arbeit, dass diffusive Memristoren auf Basis flüchtiger ECM-Zellen ein hohes Potenzial für den Einsatz als künstliche Neuronen und in NC Anwendungen allgemein besitzen. Die erzielten Ergebnisse tragen zu einem tieferen physikalischen Verständnis des Einflusses der Filamentbildung auf die erzielbare Relaxationszeit bei und können direkt auf die Optimierung der Operationsparameter der diffusiven Memristoren in NC-Schaltungen übertragen werden. |l ger |
| 520 | _ | _ | |a The rapid growth in volume and complexity of data and transfer, driven by advancements in information technologies such as artificial intelligence (AI), cloud computing, big data, and machine learning, is placing significant demands on computation power and speed. Traditional computing architectures are facing challenges in meeting these demands due to the Von Neumann bottleneck, which limits the data transfer rate between the memory and the central processing unit and causes high energy consumption. Today, neuromorphic computing (NC) concepts that mimic the structure and function of the biological brain are gaining popularity as they promise energy-efficient and scalable computing solutions. Currently, neuronal functionality is often performed using a transistor-based neuron, which is area- and energy-inefficient. Therefore, research in the "beyond von Neumann" area is aimed at novel volatile switching components with adjustable switching times, low power consumption, and high scalability, which could potentially be used as artificial neurons in NC circuits. These include threshold-switching devices that switch abruptly from the high-resistance state (HRS) to the low-resistance state (LRS) at a defined voltage. As soon as the applied voltage falls below a certain value, the cell relaxes back to the initial HRS state. In particular, diffusive memristors built from volatile electrochemical metallization (ECM) cells are attracting attention in emerging NC areas such as temporal encoding. These diffusive memristors consist of switching layers made from oxides or chalcogenides sandwiched between an electrochemically active electrode (e.g., Ag or Cu) and an inert electrode (e.g., Pt metal). The cells can be miniaturized down to the sub-micrometer range and the switching itself relies on the formation and dissolution of a metallic filament. Since the temporal behavior of diffusive memristors is their main characteristic, it is of crucial importance to understand the relaxation dynamics of these devices from a physical perspective. This is a prerequisite for optimizing and modulating the performance of diffusive memristors, especially for applications requiring precise control of switching times. Previous approaches mainly describe the relaxation time as a function of the given filament diameter while the filament growth process is not considered. In contrast, the present work takes a comprehensive approach based on the physical description of filament formation and relaxation and a possible dependence between the two. The goal is to develop a deeper understanding of the relaxation dynamics of diffusive memristors, with particular emphasis on the influence of SET parameters on the structure and diameter of the filament formed in each case. To this end, devices were fabricated from an amorphous HfO2 layer of a few nanometers thickness sandwiched between electrode layers of Ag and Pt. For material influence studies, SiO2 as an electrolyte layer and two other metals (TiN and W) as alternative counter electrodes (CEs) were also investigated. By evaluating the transient current response to applied voltage pulses, the SET kinetics and relaxation dynamics of the cells were comprehensively analyzed. This allowed the identification of different mechanisms as rate-limiting steps for filament formation. In particular, three processes, namely nucleation, electron-transfer, and mixed processes (electron-transfer and ion-migration), were identified as rate-limiting steps during the SET process. It was shown that the relaxation time strongly depends on the selected SET parameters. This is explained by the different mechanisms of filament formation during the SET event. A slow SET process at low voltage results in a relatively thick filament that takes long to self-rupture. In contrast, fast SET processes at high voltage lead to dendritic filaments with short relaxation times. This assertion is consistent with previous Monte Carlo simulations for similar ECM cells and is further supported by physics-based simulations using the "JART ECM" model developed in collaboration with IWE 2/RWTH. Furthermore, it has been demonstrated that applying a higher voltage pulse amplitude or longer duration leads to a substantial increase in relaxation time. This could be due to a small residual voltage drop across the diffusive memristor in the LRS, which causes further growth of the filament after closure. The new findings resulting from the combined analysis of SET kinetics and relaxation dynamics underline the importance of filament formation for relaxation behavior and provide important information for optimal operating conditions of these threshold switches in NC circuits. In addition, the work addresses the influence of CE material on the SET kinetics of diffusive memristors. For example, both TiN and W CEs slow down the switching speed compared to the Pt electrode. This is attributed to the different electrocatalytic activity of the different metals in the redox reaction. Oxide formation at the interface of non-noble metals (i.e., TiN and W) is also included in the discussion. An important effect for use in NC circuits is the significant influence of a series resistor on the relaxation behavior. It has been shown that the magnitude of the series resistance can strongly influence the relationship between relaxation time and pulse voltage amplitude. This can be attributed to the highly non-linear nature of the SET kinetics and the role that a residual voltage drop across the device in the ON-state plays in promoting continued growth and strengthening of the conductive filament.In summary, this work shows that diffusive memristors based on volatile ECM cells have a high potential for use as artificial neurons and further applications in the field of NC. The obtained results contribute to a deeper physical understanding of the interplay between filament formation and relaxation and can be directly transferred to the optimization of the operational conditions of diffusive memristors in neuromorphic circuits. This represents an important step towards the realization of energy-efficient NC solutions. In addition, the work classifies volatile devices in terms of different adjustable relaxation times against the background of various NC applications. |l eng |
| 536 | _ | _ | |0 G:(DE-82)BMBF-16ME0398K |a BMBF 16ME0398K - Verbundprojekt: Neuro-inspirierte Technologien der künstlichen Intelligenz für die Elektronik der Zukunft - NEUROTEC II - (BMBF-16ME0398K) |c BMBF-16ME0398K |x 0 |
| 536 | _ | _ | |0 G:(DE-82)BMBF-16ME0399 |a BMBF 16ME0399 - Verbundprojekt: Neuro-inspirierte Technologien der künstlichen Intelligenz für die Elektronik der Zukunft - NEUROTEC II - (BMBF-16ME0399) |c BMBF-16ME0399 |x 1 |
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| 653 | _ | 7 | |a diffusive memristor |
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