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Ferroelectric Schottky barrier devices on SOI for neuromorphic computing
2023 & 2024
Dissertation, RWTH Aachen University, 2023
Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2024
Genehmigende Fakultät
Fak01
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2023-11-13
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2024-00164
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/976349/files/976349.pdf
Einrichtungen
Projekte
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Schottky barrier (frei) ; artificial synapse (frei) ; ferroelectric (frei) ; neuromorphic computing (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 530
Kurzfassung
Mit dem von der Funktionsweise von Gehirnen inspirierten neuromorphen Computing hat sich eine faszinierende Technologie herausgebildet, durch deren Energieeffizienz und Lernfähigkeit der von-Neumann-Flaschenhals in der Nach-Moore-Ära der Elektronik überwunden werden könnte. Neuromorphes Engineering ist darauf konzentriert, intelligente neuromorphe Hardwaresysteme zu konstruieren, inspiriert von neuralen Netzwerken des menschlichen Gehirns. Dabei ist besonders die energieeffiziente Prozessierung größerer Datenmengen und Bearbeitung kognitiver Aufgaben von Interesse. Da Neuronen mittels einer großen Zahl von Synapsen kommunizieren, werden zur Realisierung neuromorpher Systeme komplexe Architekturen benötigt. Für deren Implementierung werden derzeit neu aufkommende nicht flüchtige Speichertechnologien wie Resistive Random Access Memory, Phase-change Memory und Memristor-basierte Bauelemente in Betracht gezogen. Allerdings stellen hohe Variation, geringe Stabilität und hohe angelegte Spannung Probleme für diese Art von Bauelementen dar. Unlängst hat der Memtransistor mit HfO2-basierten ferroelektrischen Materialien als Gateoxid Aufmerksamkeit auf sich gezogen, insbesondere aufgrund seiner CMOS-Kompatibilität, Energieeffizienz und seinem Miniaturisierungspotenzial. In dieser Dissertation wurden daher fortgeschrittene Konzepte ferroelektrischer Bauelemente hergestellt und eingehend charakterisiert. Im ersten Schritt wurden Metall-Ferroelektrikum-Metall-Kondensatoren (MFM) hergestellt. Mithilfe von Atomlagenabscheidung (ALD) wurden Schichten von Hf0.5Zr0.5O2 (HZO) und Si:HfO2 (HSO) abgeschieden. Der Prozess wurde optimiert, um die gewünschten ferroelektrischen Eigenschaften zu erhalten. Kontaktelektroden wurden mittels TiN und epitaktischem einkristallinem NiSi2 hergestellt. Künstliche Zwei-Terminal-Synapsen weisen für gewöhnlich parasitäre Ströme und Instabilitäten auf. Um dies zu überwinden wurden künstliche Drei-Terminal-Synapsen mit ferroelektrischem HZO oder HSO als Gateoxid hergestellt. Darüber hinaus wurden ferroelektrische Schottky-Barrieren-Feldeffekttransistoren (FE-SBFETs) zur Demonstration verwendet. FE-SBFETs mit langen Kanälen und einem Gate-Last-Herstellungsprozess wurden realisiert. Source und Drain wurden mittels NiSi2 mit atomar flachen Grenzflächen gebildet. Durch das Anlegen von Spannungspulsen an das ferroelektrische Gate wird die ferroelektrische Polarisation stückweise umgedreht, womit die NiSi2/Si-Schottky-Barrieren stückweise moduliert werden. Die Leitfähigkeit des Bauelements wird also mittels der eingehenden Pulse programmiert. Die kurzfristige synaptische Plastizität wurde durch Messungen der erregenden und hemmenden postsynaptischen Ströme (EPSC/IPSC) und der Paired-Pulse Facilitation und Depression (PPF/PPD) charakterisiert. Die Bauelemente können bereits mit Spannungspulsen (Spikes) mit sehr geringer Energie von 2 fJ programmiert werden, was die hohe Energieeffizienz verdeutlicht. Ergebnisse bezüglich der langfristigen Potenzierung und Depression (LTP/LTD) zeigen eine sehr hohe Ausdauer und sehr kleine Variation zwischen Zyklen (~1%). Darüber hinaus wurde die Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) ausgewertet, indem der Gatespannungspuls als präsynaptischer und der Drainspannungspuls als postsynaptischer Spike verwendet wurden. Um verschiedene ferroelektrische Dotierstoffe und das Potenzial zur Verkleinerung der Bauelemente zu erforschen, wurden FE-SBFETs mit einem ferroelektrischen Gateoxid und einer Kanallänge, die auf 40 nm reduziert wurde, hergestellt. Basierend auf der ferroelektrischen Polarisierung der HSO-Schicht wurde das Bauelement durch Stimulation des Gates eingestellt, um die kurz- und langfristige Plastizität zu simulieren. Schlussendlich haben wir ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) gebaut, um die möglichen neuromorphen Funktionen der hergestellten homosynaptischen Bauelemente zu erforschen. Zu Demonstrationszwecken wurde eine Anwendung zur Erkennung von per Hand geschriebenen Mustern verwendet. Die Erkennungsgenauigkeit der HZO-Synapsen übertrifft dabei die der HSO-Synapsen. Für HZO wurde durch nicht-identische Pulse eine höhere Lerngenauigkeit erzielt, was dem höheren On/Off-Leitfähigkeitsverhältnis, der hohen Anzahl von Speicherzuständen, der besseren Linearität und Symmetrie, sowie den geringeren Variationen des LTP- and LTD-Verhaltens zugeschrieben wurde. Um den Nachteil des positiven Feedback-Loops zu überwinden, wurden zwei verschiedene künstliche Synapsen mit heterosynaptischer Plastizität hergestellt. Zunächst wurden heterosynaptische Synapsen basierend auf Vier-Terminal FE-SBFETs mit einem Back-Gate untersucht. Das Erregungs- und Hemmungsverhalten der Synapse konnte mittels der an das Back-Gate angelegten Spannung moduliert werden, wodurch die Neukonfigurierung des synaptischen Gewichtungsprofils möglich wurde. Künstliche heterosynaptische Synapsen basierend auf durch ferroelektrische Polarisierung modulierten Schottky-Dioden (FED) ermöglichen spezifische heterosynaptische Plastizität mit multiplen synaptischen Funktionalitäten und niedrigem Energieverbrauch. Diese Bauelemente wurden in Logic-in-Memory-Einheiten integriert, um erste Bausteine für ein hybrides neuromorphes Computingsystem zu demonstrieren. Grundlegende Logikgatter, darunter AND, NOR, NAND, XOR, sowie ein Halbaddierer, wurden demonstriert. Bemerkenswerterweise können diese Logikgatter mithilfe von nur einer oder zwei FEDs realisiert werden. Die vorgestellten Bauelemente erfüllen verschiedenartige Funktionen biologischer Synapsen und Logic-in-Memory Anwendungen und bieten daher großes Potenzial für zukünftiges intelligentes und energieeffizientes neuromorphes Computing.The brain-inspired neuromorphic computing has emerged as an alluring technology due to its energy efficient features and learning abilities to overcome the von Neumann bottleneck in the post-Moore era. Neuromorphic engineering focuses on the field of constructing a smart neuromorphic hardware system inspired by the human brain neural network. In particular, the ability to process big data and complete cognitive tasks in an energy efficient manner is of interest. In neuromorphic systems complex architectures are required as neurons communicate via a large number of synapses. For the implementation emerging non-volatile memories, like resistive random-access memory, phase change memory and memristor based devices are currently considered. However, high variability, poor stability and high operation voltage are challenges for these devices. Recently the memtransistor using HfO2 based ferroelectrics as gate oxide has attracted a lot of attention due to its CMOS compatibility, energy efficiency and miniaturization ability. Thus, in this thesis, advanced ferroelectric device concepts were fabricated and carefully analyzed. In a first step metal-ferroelectrics-metal (MFM) capacitors were fabricated. The ferroelectric Hf0.5Zr0.5O2 (HZO) and Si:HfO2 (HSO) layers were deposited by atomic layer deposition (ALD). The process was optimized to obtain the desired ferroelectric properties. Contact electrodes were fabricated from TiN and epitaxial single crystalline NiSi2. Two terminal artificial synapses typically show parasitic currents and instabilities, to overcome these we fabricated three terminal artificial synapses using ferroelectric HZO or HSO as gate oxide. Moreover, ferroelectric Schottky barrier field effect transistors (FE-SBFETs) have been employed to demonstrate homo-synaptic plasticity. FE-SBFETs with a long channel design and a gate last process have been realized. Source and drain contacts were formed by NiSi2 with atomically smooth interfaces. By applying voltage pulses to the ferroelectric gate, the ferroelectric polarization is gradually switched and in turn the NiSi2/ Si Schottky barriers are gradually modulated. Thus, the conductance of the device is programmed with the input voltage pulses. The short-term synaptic plasticity is characterized by measurements of excitatory/ inhibitory post-synaptic currents (EPSC/ IPSC) and paired-pulse facilitation/ depression (PPF/ PPD). The device can be modulated with voltage pulses (spikes) of very low energy, as small as 2 fJ, demonstrating high energy efficiency. Long-term potentiation/ depression (LTP/ LTD) results show very high endurance and very small cycle-to-cycle variations (~1%). Furthermore, spike-timing-dependent plasticity (STDP) is analyzed using the gate voltage pulse as the pre-synaptic spike and the drain voltage pulse as the post-synaptic spikes. To explore different ferroelectric dopants and the potential for down scaling of device dimensions, FE-SBFETs were fabricated employing HSO as ferroelectric gate oxide and reducing the channel length to 40 nm. The homo-synaptic artificial synapse was realized based on the HSO FE-SBFET. Finally, we built an artificial neuron network (ANN) to explore the possible neuromorphic functions of the fabricated homo-synaptic artificial synapses. Digital pattern recognition of handwriting has been employed as a demonstrator. The recognition accuracy acquired by the HZO synapse outperforms that of the HSO synapse. For HZO a better learning accuracy is achieved from non-identical pulses due to its high conductance range, large number of memory states, better linearity, higher symmetry, and lower variations of LTP and LTD properties. To overcome the positive feedback loop drawback of homo-synaptic artificial synapses, we fabricated two different artificial synapses with hetero-synaptic plasticity. Firstly, hetero-synaptic devices based on four terminal FE-SBFETs using a back gate to modulate the neuron are investigated. The excitation and inhibition behaviors of the artificial synapse can be modulated by the common back-gate bias, enabling the reconfiguration of the weight profile. Hetero-synaptic artificial synapses based on ferroelectric polarization modulated Schottky diodes (FED) enable specific hetero-synaptic plasticity with multiple synaptic functionalities and low power consumption. These devices have been integrated in logic in-memory units to demonstrate first building blocks for a hybrid neuromorphic computing system. The demonstrated basic logic gates include AND, NOR, NAND, XOR and the half-adder. Remarkably, these logic gates can be realized with only one or two FED devices. The realized devices perform multi-functions of the biological synapse and logic in-memory applications, consequently they provide high potential for the future smart and energy efficient neuromorphic computing.
OpenAccess: 
PDF
(zusätzliche Dateien)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis
Format
online
Sprache
English
Externe Identnummern
HBZ: HT030630300
Interne Identnummern
RWTH-2024-00164
Datensatz-ID: 976349
Beteiligte Länder
Germany
