Chemical Wave Computing from Labware to Electrical Systems

Unconventional and, specifically, wave computing has been repeatedly studied in laboratory based experiments by utilizing chemical systems like a thin film of Belousov–Zhabotinsky (BZ) reactions. Nonetheless, the principles demonstrated by this chemical computer were mimicked by mathematical models to enhance the understanding of these systems and enable a more detailedinvestigation of their capacity. As expected, the computerized counterparts of the laboratory based experiments are faster and less expensive. A further step of acceleration in wave-based computingis the development of electrical circuits that imitate the dynamics of chemical computers. A key component of the electrical circuits is the memristor which facilitates the non-linear behavior of the chemical systems. As part of this concept, the road-map of the inspiration from wave-based computing on chemical media towards the implementation of equivalent systems on oscillating memristive circuits was studied here. For illustration reasons, the most straightforward example was demonstrated, namely the approximation of Boolean gates

Nanoelectronic memory devices

The ever-increasing market for memories due to the widespread of portable electronics, (smartphones, tablets, etc.), has led to an enormous expansion of non-volatile memories, namely memories which maintain the stored information even without voltage supply. The main leader is represented by Flash technology, which has dominated the market in the last decades and has now reached the 16 nm scaling node. However, Flash memory is reaching its scaling limits due to issues related with big leakage currents in thin film oxides, which render the write/erase states indistinguishable. In addition, there is a urgent need to explore new memory concepts capable of filling the gap which actually exists between the high-performance, low area density and expensive SRAM and DRAM, and the low cost, high density, but low-performance HDD.For this reason, in the last years there has been a huge effort in both industrial and academic research groups to overcome this scaling issue by realizing new and revolutionary non-volatile memories with novel materials, new physical concepts and increased scaling capability. The main purpose is to obtain a novel device with the high-performance and endurance of SRAM and DRAM, combined with the high density integration and robustness of conventional HDD. This new concept has been defined as Storage Class Memory. Although it seems not easy to find a new technology able to fit all the proposed requirements, some novel devices are promising for future non-volatile applications.In addition to the need of novel non-volatile memory concepts in order to satisfy the insatiable requirements of memory technology for enhanced capacity, new devices are also object of active research for novel logic and neuromorphic computation. Some operations like real-world image learning, pattern recognition and decision are extremely expensive for conventional Boolean CMOS processors, while for human brain, they represent quite easy processes. In this framework, the new devices could help in developing complex, high density and low power neuromorphic networks able to efficiently perform artificial learning and recognition tasks.One of the most promising technologies for both non-volatile memory and neuromorphic computation is represented by metal-oxide resistive switching memory, or RRAM. These devices have become one of the top competitors for new generation memory due to its extreme ease of fabrication in the back-end of a CMOS process, fast switching, relatively high endurance and low power operation. All these properties make RRAM extremely interesting for future Storage Class Memory. In addition, its intrinsic variability of the switching characteristics, which represents the major concern for industrial memory production, could become the winning feature for neuromorphic network synapses.This doctoral dissertation focuses on the study of resistive switching effect, on both theoretical and experimental level. For this reason, a variety of materials were used in order to investigate the influence of the complex fabrication parameters on the electrical performance of the memory cells, focusing mainly on titanium oxide (TiOx), hafnium oxide (HfOx) and tantalum oxide (TaOx). In the literature, exceptional properties have been presented for the above materials, whereas the last two have been successfully integrated in the CMOS process line. Thus, it was considered of outmost importance to study their response as non-volatile memories, focusing on the whole spectrum of their electrical characteristics. In addition, by employing theoretical calculations based on the Density Functional Theory (DFT), the basic conditions, which must apply on atomic scale in order for the resistive switching effect to take place, were examined.According to the theory of finite elements, the solution of three partial differential equations was achieved in 3D geometry, gaining significant insights in terms of local density of oxygen vacancies, temperature and electric potential profiles. The influence of the diffusion barrier and ion hopping distance on the current-voltage characteristics was also studied, elucidating on the origins of the sharp/gradual resistance change. At the same time, in order to understand the variability of the electrical characteristics of RRAM devices, a Monte-Carlo based algorithm was developed and a systematic study on the influence of various physical parameters (such as recombination energy, generation energy, migration energy) on the cumulative distribution functions of RRAM cells was carried out.The incorporation of metallic nanoparticles within TiOx dielectric matrix was proved a simple and promising technique, towards the enhancement of the statistical dispersion of RRAM devices, memory window and external operating voltage. The existence of a large memory window is of great importance for multilevel applications, induced either with external pulses or with compliance current limit control. The main reason for the improved electrical performance is the local increase of the electric field due to the presence of nanoparticles and the confinement of the potential percolation paths where resistive switching effect will take place.The integration of two, three or multiple layers as active material within the RRAM memory cell was also examined, in order to reduce the operating currents. The latter is achieved by depositing dielectric layers under low oxygen content conditions, acting thus as series resistances, resulting in bigger voltage drop in the layer with the biggest oxygen content. Consequently, the resistive switching effect is limited between a small region of the active layer, improving thus the statistical variability. Measurements towards neuromorphic applications were also carried out, in order to assess the potential applicability of the memory cells for artificial learning and pattern recognition. In addition, the simple structure of the RRAM cells, permits their integration into crossbar architectures, with aim to enhance the area density of the chip.Η ολοένα και αυξανόμενη αγορά διατάξεων μνήμης λόγω της ταχύτατης διάδοσης φορητών ηλεκτρονικών συσκευών (smartphones, tablets κ.α.), έχει οδηγήσει σε ραγδαία ανάπτυξη της τεχνολογίας των μη-πτητικών μνημών, δηλαδή των μνημών που διατηρούν την αποθηκευμένη πληροφορία ακόμα και με απώλεια τροφοδοσίας ισχύος. Οι μνήμες FLASH αποτελούν μέχρι σήμερα τον κυρίαρχο εκπρόσωπο των μη-πτητικών μνημών, και έχουν καταφέρει να επιβιώσουν μέχρι τον τεχνολογικό κόμβο των 16 nm. Ωστόσο οι μνήμες FLASH φτάνουν τα φυσικά όρια σμίκρυνσής τους, λόγω κυρίως των μεγάλων ρευμάτων διαρροής που παρουσιάζουν σε μικρά πάχη οξειδίων και τα οποία καθιστούν τις καταστάσεις εγγραφής/διαγραφής μη διακρίσιμες. Επίσης, είναι επιβεβλημένο να εξερευνηθούν νέα σενάρια διατάξεων μνήμης ώστε να καλυφθεί το κενό που υπάρχει ανάμεσα στης υψηλής απόδοσης, χαμηλής πυκνότητας ολοκλήρωσης και δαπανηρές SRAM και DRAM, και στις χαμηλού κόστους, υψηλής πυκνότητας και χαμηλής απόδοσης HDD.Για αυτό το λόγο τα τελευταία χρόνια βρίσκεται σε εξέλιξη μια εντατική προσπάθεια, τόσο σε ακαδημαϊκό όσο και σε βιομηχανικό επίπεδο, ούτω ώστε να ξεπεραστούν τα θέματα σμίκρυνσης των διατάξεων μνήμης, εξετάζοντας νέα υλικά και φυσικούς μηχανισμούς, με αυξημένη ικανότητα σμίκρυνσης. Ο κύριος σκοπός είναι η δημιουργία καινοτόμων διατάξεων, οι οποίες θα συνδυάζουν την υψηλή απόδοση και ηλεκτρική αντοχή των SRAM και DRAM, μαζί με την υψηλή πυκνότητα ολοκλήρωσης και σταθερότητα των συμβατικών μνημών HDD. Αυτό το καινούργιο σενάριο μνήμης μπορεί να οριστεί ως Storage Class Memory. Εάν και φαίνεται δύσκολο ώστε να βρεθεί μια τεχνολογία που να μπορεί να ενσωματώσει όλα τα παραπάνω προαπαιτούμενα, ορισμένες καινοτόμες διατάξεις φαίνονται υποσχόμενες για μελλοντικές εφαρμογές μη-πτητικών μνημών.Επιπροσθέτως, η ανάπτυξη νέων διατάξεων μη-πτητικών μνημών δε λαμβάνει χώρα μόνο για να ικανοποιηθούν οι ακόρεστες ανάγκες της τεχνολογίας για αυξημένη χωρητικότητα, αλλά αποτελούν αντικείμενο εντατικής έρευνας στο χώρο των λογικών κυκλωμάτων και των νευρομορφικών (neuromorphic) ιδιοτήτων. Ορισμένες διεργασίες, όπως η εκμάθηση πραγματικών εικόνων, η αναγνώριση προτύπων και η λήψη αποφάσεων είναι εξαιρετικά δαπανηρές για τους συμβατικούς επεξεργαστές που στηρίζονται στη Boolean λογική, εν αντίθεση με τον ανθρώπινο εγκέφαλο, όπου οι παραπάνω διεργασίες λαμβάνουν χώρα αρκετά εύκολα. Κάτω από αυτό το πλαίσιο, οι νέες διατάξεις μνήμης θα μπορούσαν να εκτελούν σύνθετες διεργασίες χαμηλής ισχύος, μιμούμενες τις αντίστοιχες διεργασίες του εγκεφάλου, με στόχο την τεχνητή εκμάθηση και την αναγνώριση προτύπων.Μια από τις πιο υποσχόμενες τεχνολογίες για μη-πτητικές μνήμες και νευρομορφικές εφαρμογές, είναι οι μνήμες εναλλαγής αντίστασης βασισμένες σε οξείδια μετάλλων ή RRAM. Οι συγκεκριμένες διατάξεις αποτελούν ένα από τους ποιο πιθανούς υποψήφιους για τις μελλοντικές διατάξεις μνήμης, λόγω κυρίως της απλής δομής τους και της εύκολης ενσωμάτωσης τους στις CMOS διεργασίες, της χαμηλής κατανάλωσης ισχύος, των γρήγορων ταχυτήτων λειτουργίας και της υψηλής ηλεκτρικής αντοχής σε διαδοχικούς κύκλους εγγραφής/διαγραφής. Όλες αυτές οι ιδιότητες καθιστούν τις μνήμες RRAM κατάλληλες για μελλοντικές Storage Class Memory εφαρμογές. Επίσης, η εγγενής ανομοιομορφία των ηλεκτρικών τους χαρακτηριστικών, οι οποίες φαίνεται να αποτελούν μέχρι στιγμής το σημαντικότερο εμπόδιο για ευρεία βιομηχανική παραγωγή, μπορεί να αναδειχθεί ως ένας απρόσμενος σύμμαχος για τη μοντελοποίηση των ηλεκτρικών ιδιοτήτων των δικτύων των συνάψεων (synapses networks).Αυτή η διατριβή έχει ως στόχο τη μελέτη του φαινομένου εναλλαγής της αντίστασης, τόσο σε θεωρητικό όσο και σε πειραματικό επίπεδο. Για το λόγο χρησιμοποιήθηκαν μια σειρά από υλικά με σκοπό να εξερευνηθεί η επίδραση των πολυδιάστατων κατασκευαστικών παραμέτρων στην ηλεκτρική συμπεριφορά των κυττάρων μνήμης, με τη μεγαλύτερη έμφαση να δίνεται στο οξείδιο του τιτανίου (TiOx), στο οξείδιο του χαφνίου (HfOx) και στο οξείδιο του ταντάλου (TaOx). Τα παραπάνω υλικά έχουν παρουσιάσει στη διεθνή βιβλιογραφία εντυπωσιακές ιδιότητες, ενώ τα δύο τελευταία έχουν επιτυχώς ενσωματωθεί στη CMOS γραμμή παραγωγής. Έτσι, θεωρήθηκε επιβεβλημένο να μελετηθεί η συμπεριφορά τους ως διατάξεις μη-πτητικών μνημών, δίνοντας έμφαση σε όλο το εύρος των ηλεκτρικών τους ιδιοτήτων. Παράλληλα, με τη βοήθεια θεωρητικών υπολογισμών βασισμένοι στη Density Functional Theory (DFT), διερευνήθηκαν οι αναγκαίες συνθήκες που πρέπει να επικρατούν σε ατομικό επίπεδο ώστε να πραγματοποιηθεί το φαινόμενο εναλλαγής της αντίστασης.Με βάση τη θεωρία πεπερασμένων στοιχείων πραγματοποιήθηκε επίλυση τριών διαφορικών εξισώσεων σε 3D γεωμετρία, λαμβάνοντας σημαντικές πληροφορίες ως αναφορά την τοπική συγκέντρωση των κενών θέσεων οξυγόνου, της θερμοκρασίας και του ηλεκτρικού δυναμικού. Μελετήθηκε επιπλέον η επίδραση του φράγματος διάχυσης καθώς και του μήκους άλματος ιόντων στις χαρακτηριστικές ρεύματος-τάσης, εξακριβώνοντας τη φύση της απότομης/βαθμιαίας αλλαγής της αντίστασης. Παράλληλα, για την κατανόηση της ανομοιομορφίας των ηλεκτρικών χαρακτηριστικών των διατάξεων RRAM, αναπτύχθηκε ένας αλγόριθμος με βάση τη προσέγγιση Monte-Carlo και πραγματοποιήθηκε συστηματική μελέτη της επίδρασης διαφόρων φυσικών παραμέτρων στις συναρτήσεις αθροιστικής κατανομής των μνημών RRAM.Η εισαγωγή μεταλλικών νανοσωματιδίων εντός διηλεκτρικής μήτρας TiO2-x αποδείχθηκε μια απλή και πολλά υποσχόμενη τεχνική, ως αναφορά τη βελτίωση της στατιστικής κατανομής των μνημών RRAM, του παράθυρου μνήμης και της εξωτερικής τάσης λειτουργίας. Η ύπαρξη ενός μεγάλου παράθυρου μνήμης είναι επίσης ιδιαιτέρως σημαντική για multilevel εφαρμογές. Ο κύριος λόγος για τη βελτιωμένη ηλεκτρική συμπεριφορά, είναι η τοπική ενίσχυση του ηλεκτρικού πεδίου λόγω της παρουσίας των νανοσωματιδίων και ο περιορισμός των διαθέσιμων αγώγιμων μονοπατιών όπου το φαινόμενο εναλλαγής της αντίστασης θα λάβει χώρα.Μελετήθηκε επίσης η ενσωμάτωση δύο, τριών και πολλαπλών στρωμάτων ως ενεργό υλικό στο κύτταρο μνήμης RRAM, με σκοπό τη μείωση του ρεύματος λειτουργίας. Το τελευταίο επιτυγχάνεται με εναπόθεση στρωμάτων διηλεκτρικού με χαμηλό ποσοστό οξυγόνου, ούτως ώστε να λειτουργούν στη πράξη ως σειριακές αντιστάσεις, με αποτέλεσμα η μεγαλύτερη πτώση τάσης να γίνεται στο αντίστοιχο στρώμα με υψηλό ποσοστό οξυγόνου. Το αποτέλεσμα είναι ο περιορισμός του φαινομένου εναλλαγής της αντίστασης σε ένα μικρό μέρος του ενεργού υλικού και ως συνέπεια η βελτίωση της στατιστικής ανομοιομορφίας. Πραγματοποιήθηκαν επίσης μετρήσεις για νευρομορφικές εφαρμογές με στόχο να εξερευνηθεί η χρήση των κυττάρων μνήμης για τεχνητή εκμάθηση και αναγνώριση προτύπων. Η απλή δομή των μνημών RRAM επιτρέπει επίσης την ολοκλήρωσή τους σε αλληλοδιασταυρώμενες δομές, με στόχο την αύξηση της πυκνότητας ολοκλήρωσης

Fabricaton, characterization and effect of radiation on non-volatile memories, with metal and semiconductor nanocrystalls

348 σ.Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο--Μεταπτυχιακή Εργασία. Διεπιστημονικό-Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών (Δ.Π.Μ.Σ.) “Μικροσυστήματα και Νανοδιατάξεις”Στα πλαίσια της παρούσας εργασίας, μελετήθηκε η ενσωμάτωση νανοκρυστάλλων Pt και Au, ανάμεσα σε μήτρες μονωτικών (SiO2 tunnel oxide and ΗfΟ2 control oxide), για την εφαρμογή τους στην τεχνολογία των μη-πτητικών μνημών. Οι μεταλλικοί νανοκρυσταλλίτες παρουσιάζουν πλεονεκτήματα ως προς τους αντίστοιχους ημιαγώγιμους νανοκρυσταλλίτες Si ή Ge, που συνδέονται με την υψηλότερη πυκνότητα καταστάσεων γύρω από τη στάθμη Fermi και την ποικιλία έργων εξαγωγής. Η σύνθεση των νανοκρυστάλλων πραγματοποιήθηκε με τη μέθοδο της ιοντοβολής (sputtering). Μελετήθηκαν παράμετροι (χρόνος εναπόθεσης, ροή αδρανούς αερίου, μέγεθος ζώνης συσσωμάτωσης) με τις οποίες μπορεί κανείς να αναπτύξει μεταλλικούς νανοκρυσταλλίτες σε μήτρα SiO2, ώστε να κατασκευαστούν λειτουργικά κύτταρα μνήμης. Με τη συνδρομή του μικροσκοπίου ΤΕΜ, μελετήθηκαν δομικά οι εναποτιθέμενοι νανοκρυσταλλίτες. Τα πειράματα απέδειξαν ότι η αύξηση του χρόνου εναπόθεσης οδηγεί αφενός σε μεγαλύτερου μεγέθους νανοκρυστάλλους και αφετέρου στο σχηματισμό νησίδων, οι οποίες μπορούν να ανταλλάσουν φορτία μεταξύ τους (Pt nanocrystals). Ο μεγαλύτερος χρόνος εναπόθεσης οδηγεί, επίσης, σε μεγαλύτερες επιφανειακές πυκνότητες, όπως και η υψηλότερη ροή αδρανούς αερίου. Με τη βοήθεια ηλεκτρικών μεθόδων χαρακτηρισμού, προσδιορίστηκε ο ρόλος των παραπάνω παραμέτρων στο παράθυρο μνήμης (σε συνεχή και παλμική λειτουργία), στους μηχανισμούς αγωγιμότητας, στην ικανότητα συγκράτησης αποθηκευμένου φορτίου και στη γήρανση σε συνθήκες παρατεταμένης λειτουργίας, με τα βέλτιστα αποτελέσματα να εμφανίζουν οι νανοκρύσταλλοι Au. Στα πλαίσια ενός κοινού ευρωπαϊκού προγράμματος μεταξύ ESA – Micron – ΕΜΠ, προμηθευτήκαμε από την εταιρεία Micron δισκίδια 8 inch, κατασκευασμένα με τις προδιαγραφές του τεχνολογικού κόμβου των 90 nm, σύμφωνα με το ITRS. Το βασικό στοιχείο των δισκιδίων, ήταν τρανζίστορ MOSFET με νανοκρυστάλλους Si, τοποθετημένα σε παράλληλες συστοιχίες (CAST). Κάθε CAST περιέχει συνολικά διαφορετικό αριθμό τρανζίστορ, με το μέγεθός του να κυμαίνεται από 16 kbit έως 16 Mbit. Ο ηλεκτρικός χαρακτηρισμός, μας αποκάλυψε τα πολύ καλά χαρακτηριστικά μνήμης των διατάξεων (ευδιάκριτο παράθυρο μνήμης, εξαιρετική αντοχή σε τεχνητή γήρανση και συγκράτηση φορτίου), μαζί με ορισμένες αδυναμίες (ακτινική εξάρτηση του παράθυρου μνήμης, υψηλά ρεύματα διαρροών πύλης σε CAST με μεγάλο αριθμό τρανζίστορ). Με σκοπό να μελετήσουμε την επίδραση των ενεργητικών σωματιδίων της κοσμικής ακτινοβολίας, διαφόρων προελεύσεων (γαλαξιακές κοσμικές ακτίνες, ηλιακές εκλάμψεις, στεμματικές εκτοξεύσεις μάζας, ηλιακοί άνεμοι, μαγνητικές καταιγίδες), ακτινοβολήσαμε μαζί μη-πτητικές μνήμες MOS & MOSFET, με εμφυτευμένους νανοκρυστάλλους Au & Si, αντίστοιχα. Η διαρκής μείωση των διαστάσεων των μικροηλεκτρονικών κυκλωμάτων, με τη συνεπακόλουθη αύξηση της πολυπλοκότητά τους, σε συνδυασμό με τη διαχρονική επιθυμία της ανθρωπότητας για πληροφόρηση και κατανόηση του διαστημικού περιβάλλοντος (μέσω δορυφόρων και διαστημικών σταθμών), καθιστά επιβεβλημένη τέτοιου είδους μελέτη. Η μελέτη των φαινομένων ολικής δόσης ιονισμού (TID), ύστερα από την ακτινοβόληση των διατάξεών μας με ακτίνες – γ (60Co), ενέργειας 1 – 2 MeV, και δέσμη πρωτονίων, ενέργειας 8 MeV, μας αποκάλυψε την ανεκτή συμπεριφορά τους σε συνήθεις δόσεις ακτινοβολίας. Ύστερα από την ταχύτατη επανασύνδεση των παραγόμενων από την ακτινοβολία, ζευγών ηλεκτρονίων/οπών, οι μηχανισμοί που καθορίζουν τις απώλειες φορτίου είναι η φωτοεκπομπή και η εξουδετέρωση (ουδετεροποίηση) του φορτίου των νανοκρυστάλλων, από φορείς που επιβίωσαν από την επανασύνδεση και παγιδεύτηκαν στο οξείδιο. Σε ακραίες δόσεις παρατηρήθηκε ολική απώλεια φορτίου και αντιστροφή της κατάστασης προγραμματισμού (bit flip), ωστόσο χωρίς κάποια θωράκιση ή βελτιωμένο σχεδιασμό των περιφερειακών κυκλωμάτων, που τροφοδοτούν με τάση τα κύτταρα μνήμης, αυτά θα τεθούν εκτός λειτουργίας πιο σύντομα, προτού η ακτινοβολία πλήξει τα κύτταρα μνήμης. Η μελέτη των μεμονωμένων επιδράσεων (SEE), μετά από ακτινοβόληση με δέσμη ιόντων 63Cu+7, ενέργειας 30 MeV, έδειξε τις καταστροφικές διαθέσεις των βαρέων ιόντων. Η ακτινοβόληση έγινε με τέτοια δόση, ώστε να εξασφαλίσουμε μόνο μία κρούση με κάθε κύτταρο μνήμης, και τα αποτελέσματα έδειξαν μεγάλες μετατοπίσεις της τάσης κατωφλίου, από τις περιοχές που διείσδυσαν τα ιόντα. Οι απώλειες φορτίου αποδίδονται στο σχηματισμό ενός μεταβατικού αγώγιμου μονοπατιού στο οξείδιο πύλης, που εκφορτίζει μερικά ή ολικά τους νανοκρυστάλλους. Αξίζει να σημειώσουμε την εξαιρετική συμπεριφορά των μη-πτητικών μνημών με νανοκρυστάλλους σε σχέση με τις συμβατικές μνήμες αιωρούμενης πύλης, στην επίδραση ακτινοβολίας.In this thesis, the integration of metallic nanocrystals (Pt & Au – ncs) into thin layers of SiO2 (tunnel oxide) and HfO2 (control oxide), was studied, in order to explore their implementation in the technology of non-volatile memories. Metal nanocrystals present advantages in comparison with semiconductor nanocrystals, related with the higher density of states around the Fermi level and the diversity of work functions. The synthesis of nanocrystals was achieved by sputtering. Different parameters were studied (deposition time, flux of inert gas, size of aggregation zone), by them is feasible to fabricate metallic nanocrystals in an insulating matrix (SiO2), in order to produce functional memory cells. With the assistance of TEM microscope, the deposited nanocrystals were structural analyzed. The experiments showed that at elevated depositions time, bigger and elongated (not isolated) nanocrystals are formed, which can lead to charge exchange between them (Pt nanocrystals). The elevated deposition time, leads also to a higher surface density, like and a higher flux of inert gas. By the utilization of electrical characterization techniques, the influence of the above parameters was extracted, with respect to memory window (continuous and pulse function), on conductions mechanisms, on the capability to preserve the stored charge (retention) and on ageing effect at protracted conditions (endurance), with the optimum results achieving by Au nanocrystals. According to a common European project, among ESA – Micron – NTUA, we were supplied by the company 8 inch wafers, manufactured with the specifications of technological node of the 90 nm, according to the ITRS. The basic element of the wafers, were the transistor MOSFET with Si nanocrystals, connected in a parallel configuration (CAST). Each CAST consist of different number of transistors, with its dimension varies from 16 kbit to 16 Mbit. Electrical characterization showed the outstanding memory characteristics of the devices (distinct memory window, exceptional tolerance at artificial ageing and charge preservation time), with some weaknesses (radial dependence of memory window, high gate leakage current in CAST with large number of transistors). In order to study the effect of energetic particles of cosmic radiation, various origins (galactic cosmic rays, solar flares, coronal mass ejection, solar winds, magnetic storms), we irradiated both MOS & MOSFET non-volatile memories, with embedded Au & Si nanocrystal, respectively. The permanent reduction of dimensions of microelectronic systems with the concomitant increase in complexity, in combination with the diachronic desire of humanity for information and comprehension of space environment (through satellites and space stations), renders imposed such type study. The study of total ionizing dose effects (TID), after the irradiation of our devices with γ – rays (60Co), with energy between 1 – 2 MeV, and proton beam, with energy 8 MeV, revealed their acceptable behavior at normal irradiation doses. Afterwards the extremely fast recombination of radiation-induced electron/holes, the mechanisms that define charge losses are photoemission and neutralization of the nanocrystals charge, by carriers which survived form recombination and trapped in the oxide. At extreme irradiation doses, total charge loss was observed with reversion of the programming state (bit flip), however without any shielding or improvement design of peripheral circuitry, which supply with bias the memory cells, they will fail very soon, before the radiation hits the memory cells. The study of single-event effects (SEE), after irradiation with copper ions beam (63Cu+7), with energy 30 MeV, showed the devastating disposals of heavy ions. The irradiation dose was chosen, in order to assure only one hit with every memory cell, and the results revealed large displacements of threshold voltage, from the irradiated regions. The charge losses are attributed to the formation of a transient conductive path, in the gate oxide, which discharge partially or totally the nanocrystals. It’s worth of note the outstanding improvement of non-volatile memories with nanocrystals over the conventional floating-gate memories, in terms of radiation tolerance.Παναγιώτης Α. Μπούσουλα

Emulating Artificial Synaptic Plasticity Characteristics from SiO2-Based Conductive Bridge Memories with Pt Nanoparticles

The quick growth of information technology has necessitated the need for developing novel electronic devices capable of performing novel neuromorphic computations with low power consumption and a high degree of accuracy. In order to achieve this goal, it is of vital importance to devise artificial neural networks with inherent capabilities of emulating various synaptic properties that play a key role in the learning procedures. Along these lines, we report here the direct impact of a dense layer of Pt nanoparticles that plays the role of the bottom electrode, on the manifestation of the bipolar switching effect within SiO2-based conductive bridge memories. Valuable insights regarding the influence of the thermal conductivity value of the bottom electrode on the conducting filament growth mechanism are provided through the application of a numerical model. The implementation of an intermediate switching transition slope during the SET transition permits the emulation of various artificial synaptic functionalities, such as short-term plasticity, including paired-pulsed facilitation and paired-pulse depression, long-term plasticity and four different types of spike-dependent plasticity. Our approach provides valuable insights toward the development of multifunctional synaptic elements that operate with low power consumption and exhibit biological-like behavior

Material design strategies for emulating neuromorphic functionalities with resistive switching memories

Nowadays, the huge power consumption and the inability of the conventional circuits to deal with real-time classification tasks have necessitated the devising of new electronic devices with inherent neuromorphic functionalities. Resistive switching memories arise as an ideal candidate due to their low footprint and small leakage current dissipation, while their intrinsic randomness is smoothly leveraged for implementing neuromorphic functionalities. In this review, valence change memories or conductive bridge memories for emulating neuromorphic characteristics are demonstrated. Moreover, the impact of the device structure and the incorporation of Pt nanoparticles is thoroughly investigated. Interestingly, our devices possess the ability to emulate various artificial synaptic functionalities, including paired-pulsed facilitation and paired-pulse depression, long-term plasticity and four different types of spike-dependent plasticity. Our approach provides valuable insights from a material design point of view towards the development of multifunctional synaptic elements that operate with low power consumption and exhibit biological-like behavior

Wave cellular automata for computing applications

There is a continuous urge for higher efficiency in conventional computing systems, driven by an ever-growing demand for these systems’ complexity to be able to match the one of convoluted and challenging problems. However, this type of problems has formulated the benchmarks for unconventional computing systems to validate their emerging applicability and prove their effectiveness. Towards this path, Cellular Automata (CAs) have been established as a promising mathematical tool for simulating physical processes and demonstrated a favourable methodology for effectively implementing computations in hardware by taking advantage of their inherent parallelism. Representing CAs with oscillating memristive networks could further enhance the performance of these systems, by incorporating the rich dynamics evident in memristors and their strong memory and computing features. In this work, a wave generator circuit has been designed with low-voltage fabricated CBRAM devices, that is able to act as a Wave Cellular Automaton (WCA). These wave generation units are located on a grid with adjusting multi-directional interconnections between neighbors. In addition to that, the ability to reconFigure the amount of such units that influence each other, facilitates the propagation of voltage signals through the grid following wave propagation features. An example of this computational domain is presented with the realization of complex logic gates on the grid of WCAs.Peer ReviewedPostprint (published version

Unconventional memristive nanodevices

© 2022 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes,creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.One of the most enticing candidates for next-generation computing systems is the memristor. Memristor-based novel architectures have demonstrated considerable promise in replacing or augmenting traditional computing platforms based on the Von Neumann architecture, which faces many issues in the big-data era, as well as in newly developed neuromorphic tasks. Although the current classical computing architecture is unlikely to be abandoned in the foreseeable future, the growing trend of neuromorphic, quantum, and bio-inspired computing schemes calls for more specialized beyond Von Neumann platforms. Memristors showcase multiple advantages in terms of small area footprint, energy efficiency, high endurance, bio-compatibility, and their inherent synaptic and neuromorphic behavior. The topic of this work is to present the memristive devices that meet the requirements for the implementation of the novel beyond Von Neumann applications and examine their switching mechanism and material selection, as well as to conduct a performance comparison between the fabricated devices paving the way for future computing applications.Postprint (author's final draft

Unconventional computing with memristive nanocircuits

Computing demands are growing rapidly as bigdata and artificial intelligence applications become increasingly tasking. Bio-inspired and quantum-based techniques are proving to be quite promising for the development of novel circuits and systems. These systems can contribute to the resolution of a wider variety of problems while also providing improvements to existing techniques. As the von Neumann architecture’s expected performance, which has been dominant for the past several decades, is now hindered by physical limitations, novel computing architectures, assisted by novel materials and circuit devices, are starting to emerge and provide promising results. The topic of this work is to examine the memory and computing capabilities of emergent memristor-based nanocircuits and demonstrate their advantages compared to their classical counterparts.Postprint (author's final draft