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东国大学开发出自兼容忆阻器设备 可实现多级操作和交叉阵列以形成神经网络

近年来,人工智能(AI)和物联网发展迅速,推动了语音识别、自动驾驶汽车图像分类以及ChatGPT等大型语言模型等领域的进步。深度学习是人工智能的一个关键要素,它需要并行处理大量数据,而传统计算机在这方面的效率仍然很低。神经形态或类脑计算系统由人工神经元和突触组成,具有低功耗和高效的数据处理能力。

最有前途的神经形态计算半导体技术之一是电阻式随机存取存储器(RRAM),这是一种忆阻器件。忆阻器件具有“记住”过去电气状态的独特能力。在RRAM中,这种记忆效应源于其金属-绝缘体-金属结构的绝缘层中导电细丝(CF)的形成和溶解。金属氧化物绝缘体在此过程中起着至关重要的作用。

然而,尽管氧化钛基RRAM具有多种优势,但它们也存在器件间差异,这是由CF形成过程中的过冲电流引起的。这可能会导致故障或意外擦除内存。目前缓解过冲电流的方法需要增加晶体管或外部电流顺应(CC)设置,这增加了复杂性。

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