Lokal Aktive Memristive Daten Prozessierung (LAMP)
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im Rahmen des LAMP-Projekts wurde, unter Nutzung eines großen Satzes experimenteller Daten, ein erweitertes physikalisches Modell entwickelt, welches den, der nichtlinearen Dynamik der NbOx-basierten Bauelemente zugrunde liegenden, temperaturaktivierten Frenkel-Poole-Leitungsmechanismus akkurat wiedergibt. Die Einführung dieses Modells führte letztendlich dazu, die seit Langem bestehende Debatte über den physikalischen Hintergrund für den Schwellwertschalteffekt in Nioboxid beizulegen und zu zeigen, dass das Schwellwertschalten bei niedrigen Strömen durch die Frenkel-Poole-Leitung und nicht durch einen Metall-Isolator-Übergang verursacht wird. Später wurde eine präzisierte Version des Modells eingeführt, welche den Kontaktwiderstand der Elektroden und die parasitären Leitungspfade mit in Betracht zieht. Weiterhin wurde der Einfluss des dynamischen Verhaltens derartiger Bauelemente auf die elektrischen Messungen basierend auf dem jeweils verwendeten Messaufbau detailliert untersucht. Dabei wurde die Erkenntnis gewonnen, dass mehrere negativ differentielle Widerstandsbereiche immer dann auftreten, wenn bei der Messung, aufgrund von einem ausreichend großen elektrischen RC-Glied, Schwingungen entstehen. Im Zuge dieser Studie konnten wir zeigen, dass der wahre Ursprung der multiplen Bereiche mit negativ differentiellem Widerstand auf das zeitliche Mitteln über die Strommesswerte zurückzuführen ist, welches innerhalb der Source Measure Unit (SMU) erfolgt. Diese Erkenntnis kann zu einer Vermeidung fehlerhafter Interpretationen in der Literatur führen. Systemtheoretische Techniken wurden angewendet, um ein tiefgreifendes Verständnis der Mechanismen, die dem Schwellwertschalten in Nioboxid zugrunde liegen, zu erlangen. Insbesondere wurde die Ursache für die Instabilität in dem Bereich der DC Strom-Spannungs-Kennlinie mit einem negativ differentiellen Widerstand erfasst und es wurde eine geeignete resistive Teilschaltung entwickelt, welche die Stabilisierung dieses Bereiches ermöglicht. Dieser Beitrag ermöglichte es, einen robusten Relaxationsschwingkreis zu entwickeln und den Einfluss aller Modellparameter auf das Verhalten des Oszillators zu erfassen. Außerdem ermöglichte sie die Analyse der Ausbildung von statischen und dynamischen Mustern in resistiv gekoppelten Anordnungen, bestehend aus identischen Zellen auf der Grundlage solcher Oszillatoren. Diese Muster entstehen, wenn die Designparameter so gewählt werden, dass sich die isolierte Zelle im stabilen lokal-aktiven Bereich befindet, der auch als „Edge of Chaos“ bezeichnet wird und der Ursprung von komplexem Verhalten sein kann. Die gewonnenen Erkenntnisse wurden genutzt um besser zu verstehen, auf welche Art und Weise der Memristor-Stack optimiert werden kann, um die Leistungsfähigkeit innerhalb einer spezifischen Anwendung zu verbessern. Die Implementierung von mehrschichtigen Stacks führte, unter Beibehaltung eines symmetrischen Schaltverhaltens, zu einer Vergrößerung des Spannungsbereiches in dem ein negativ differentieller Widerstand beobachtet werden kann. Im Rahmen des Projektes wurde der Herstellungsprozess von Bauelementen mit einer Fläche unter 1 µm² etabliert. Die Zusammensetzung und das Design dieser Bauelemente wurden optimiert, um ihre Leistungsfähigkeit in den angestrebten Anwendungen zu verbessern. Die Chips, die aus einem Wafer geschnitten wurden und mehrere Bauelemente enthalten, wurden mittels Golddraht mit DIL-Packages verbunden. Der Parameter des physikalischen Modells wurden zuerst so angepasst, dass dieses die Messdaten widerspiegelt und anschließend wurde ein zusätzlicher Parameter eingeführt, der es ermöglicht die statistische Variabilität in den elektrischen Bauteilcharakteristiken in das Modell einzubeziehen. Dieses erweiterte Modell wurde verwendet um das Potenzial von memristorbasierten Oszillatornetzwerken zum Lösen von komplexen kombinatorischen Optimierungsproblemen zu untersuchen. Insbesondere wurde als Beispiel das sogenannte Graph Coloring Problem untersucht, bei dem ausgenutzt wird, dass die lokal-aktive Dynamik der NbOx-Bauelemente dazu führen kann, dass sich die relativen Phasen der Oszillatoren asymptotisch aufteilen. Dieses Verhalten kann herangezogen werden, um die Knoten des Graphen verschiedenen Farbgruppen zuzuordnen. Zwei Strategien, um die Fähigkeit der vorgeschlagenen Struktur zum Lösen von Graph Coloring Problemen zu verbessern, wurden vorgeschlagen und eingehend untersucht. Beide Strategien beruhen auf neuen Ansätzen zum Überwinden von lokalen Minima der zuvor definierten Optimierungszielfunktion. Des Weiteren wurde gezeigt, dass diese beiden Strategien es ermöglichen, im Vergleich zu den bisher verwendeten Software und Hardware-Strukturen, erheblich verbesserte Lösungen zu erzielen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- “Physical model of threshold switching in NbO 2 based memristors,” RSC Adv., vol. 5, no. 124, pp. 102318–102322, 2015
S. Slesazeck et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1039/C5RA19300A) - “Unfolding principle gives insight into physics behind threshold switching in a NbO memristor,” in 2015 International Conference on Memristive Systems (MEMRISYS), Paphos, Cyprus, Nov. 2015, pp. 1–3
A. Ascoli, S. Slesazeck, H. Mahne, R. Tetzlaff, and T. Mikolajick
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/MEMRISYS.2015.7378399) - “A physics-based Spice model for the Nb2O5 threshold switching memristor,” p. 2, 2016, Print ISBN: 978-3-8007-4252-3
J. Radhakrishnan, S. Slesazeck, H. Wylezich, A. Ascoli, and R. Tetzlaff
- “Analysis of V th variability in NbO x -based threshold switches,” in 2016 16th Non-Volatile Memory Technology Symposium (NVMTS), Pittsburgh, PA, USA, Oct. 2016, pp. 1–5
S. Slesazeck, M. Herzig, T. Mikolajick, A. Ascoli, M. Weiher, and R. Tetzlaff
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/NVMTS.2016.7781515) - “Improvement of NbOx - based threshold switching devices by implementing multilayer stacks,” Semicond. Sci. Technol., vol. 34, no. 7, p. 075005, Jul. 2019
M. Herzig, M. Weiher, A. Ascoli, R. Tetzlaff, T. Mikolajick, and S. Slesazeck
(Siehe online unter https://doi.org/10.1088/1361-6641/ab1da3) - “Multiple slopes in the negative differential resistance region of NbOx -based threshold switches,” J. Phys. Appl. Phys., vol. 52, no. 32, p. 325104, Aug. 2019
M. Herzig, M. Weiher, A. Ascoli, R. Tetzlaff, T. Mikolajick, and S. Slesazeck
(Siehe online unter https://doi.org/10.1088/1361-6463/ab217a) - “Pattern Formation With Locally Active S-Type NbOₓ Memristors,” IEEE Trans. Circuits Syst. Regul. Pap., pp. 1–12, 2019
M. Weiher, M. Herzig, R. Tetzlaff, A. Ascoli, T. Mikolajick, and S. Slesazeck
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/TCSI.2019.2894218) - "Control Strategies to Optimize Graph Coloring via M-CNNs with Locally-Active NbOx Memristors," 2021 10th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST), 2021, pp. 1-8
A. Ascoli, M. Weiher, R. Tetzlaff, M. Herzig, S. Slesazeck and T. Mikolajick
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/MOCAST52088.2021.9493418) - “Analytical Investigation of Pattern Formation in an M- CNN with Locally Active NbO x Memristors,” in 2021 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Daegu, Korea, May 2021, pp. 1–5
A. S. Demirkol, A. Ascoli, I. Messaris, and R. Tetzlaff
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/ISCAS51556.2021.9401280) - “Improved Vertex Coloring With NbO ₓ Memristor-Based Oscillatory Networks,” IEEE Trans. Circuits Syst. Regul. Pap., vol. 68, no. 5, pp. 2082–2095, May 2021
M. Weiher, M. Herzig, R. Tetzlaff, A. Ascoli, T. Mikolajick, and S. Slesazeck
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/TCSI.2021.3061973) - “On Local Activity and Edge of Chaos in a NaMLab Memristor,” Front. Neurosci., vol. 15, p. 651452, Apr. 2021
A. Ascoli, A. S. Demirkol, R. Tetzlaff, S. Slesazeck, T. Mikolajick, and L. O. Chua
(Siehe online unter https://doi.org/10.3389/fnins.2021.651452) - “Optimization and Application of Niobium Oxide based Memristive NDR devices,” in 2021 17th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications (CNNA), Catania, Italy, Sep. 2021, pp. 1–4
T. Mikolajick, M. Herzig, S. Slesazeck, M. Weiher, A. Ascoli, and R. Tetzlaff
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/CNNA49188.2021.9610782)
