H-BN 동기에 의한 신경성 컴퓨팅의 혁명

Lee Hana 이하나 Feb 17, 2025 Feb 17, 2025 1 min read

최근에 발표 된 연구 NPJ 2D 재료 및 응용 분야 그것은 6 각형 BOR- 질화물 (H-BN)의 아토리 스토어를 조사하여 주목할만한 메모리 창, 낮은 누설 및 최소 에너지 소비를 강조합니다. 이러한 기능은 에너지 효율적인 신경성 계산을위한 유망한 후보가됩니다.

다른 원자 연결이 다른 색상으로 강조된 소나무질 (H-BN)의 육각형 화격자 구조.

신용 사진 : Igor Petrushenko/Shutterstock.com

배경

그래픽 및 전이 금속의 디 하코 게니 제나드와 같은 2 차원 (2D) 재료는 고유 한 전기 기계적 특성에 관심을 끌었으며 전통적인 3 차원 (3D) 재료에 비해 이점을 제공합니다. 초박형 구조는 작은 강력한 장치를 갖춘 장치의 소형 설계를 허용합니다. 그러나 이러한 재료의 생산은 종종 성능을 저하시킬 수있는 결함을 도입합니다.

H-BN은 강력한 분리 특성과 기계적 안정성으로 두드러 지므로 이러한 과제 중 일부에 대한 지속 가능한 솔루션이됩니다. 이 연구는 이러한 특성을 사용하는 H-BN 또는 Aturistors를 기반으로 한 원자 비율에 중점을 둡니다. 연구원들은 H-BN 모노 슬로프를 전송할 때 폴리 프로필렌 탄산염 (PPC)의지지 층을 사용하여 손상을 줄이고 장치의 신뢰성을 향상시키는 데 도움이되었습니다.

공부하다

연구원들은 2 개의은 (Ag) 전극 사이에 단일 층 H-BN을 설치하여 금속-이화제-금속 (MIM)의 구조를 형성함으로써 H-BN 동맥류를 만들었습니다. 장치는 전극 인터페이스의 전도성 브리지를 형성하고 파괴하여 기능합니다. 연결 영역은 약 0.40 × 0.40 µm²로 측정되어 원자 비율의 치수를 강조했습니다.

장치의 분석을 위해, 팀은 광학 현미경 (OM), 원자력 (AFM)의 현미경 (AFM) 및 휴대용 전자 현미경 (테마)을 사용하여 H-BN 층의 형태 및 결정을 연구했습니다. 그들은 모노층 H-BN의 두께가 약 0.51 nm이며 이론적 예측에 해당한다는 것을 발견했다.

팀은 또한 Atoristor에서의 전환의 내구성과 동작을 평가하기 위해 전압 램프 (RV) 및 펄스 전압 테스트 (PV)를 수행했습니다. 이 테스트는 시프트 임계 값 (V_SET 및 V_RESET) 및 저항 상태를 결정하는 데 도움이되었습니다. 통계 분석은 전압 및 저항 편차의 평균 및 표준 측정을 포함하여 전환 매개 변수의 변동성에 대한 통찰력을 제공했습니다. 연구원들은 또한 전환하는 동안 에너지 소비를 조사하여 장치의 낮은 에너지 요구를 확인했습니다.

결과 및 토론

이 연구에 따르면 H-BN Atheritor가 4 × 10보다 큰 메모리 창에 도달 한 것으로 나타났습니다.⁹이전 2D 분무기보다 유의하게 큽니다. 누출 전류는 약 0.24 PA 였고 스위칭 중에 에너지 소비는 약 3 × 10입니다.^-14. W. 이러한 결과는 H-BN이 성능 특성이 강한 효과적인 단열재임을 보여줍니다.

이 장치는 또한 지구력을 보여 주어 10,000 개 이상의 시프트 사이클을 유지하여 신뢰성을 높였습니다. PPC지지 층에 의해 개선 된 H-Bn 층과 Ag 전극 사이의 계면은 중합체 잔기를 줄이고 더 나은 접촉을 제공함으로써 성능 향상에 기여했다.

데이터를 측정하는 것 외에도, 연구는 이러한 발견이 저전력 장치에 필요한 신경성 계산에 어떻게 적용되는지 탐구했습니다. H-BN 분리 특성과 전극 전극의 조합은 미래의 전자 성분에 대한 전위를 전극한다. 그러나 장치 및 장치의 변동성을 포함한 일부 과제는 남아 있으며 일관성과 확장 성을 향상시키기위한 추가 연구가 필요합니다.

결론

이 연구는 특히 H-BN Atoristor의 잠재력에 중점을 둔 2D 재료의 중요한 움직임을 강조합니다. 그들의 큰 메모리 창, 낮은 누설 전류 및 최소 에너지 소비는 신경성 컴퓨터 시스템에 통합하기위한 강력한 후보를 만듭니다. 지구력 및 데이터 보존이 입증 된 H-BN은 고성능 응용 프로그램을위한 지속 가능한 옵션입니다.

그러나이 기술을 실질적으로 사용하기 위해서는 연구원들이 더 나은 일관성을 위해 장치와 개선 기술 사이의 변수를 처리해야합니다. 연구가 계속됨에 따라, H-BN과 같은 2D 재료에 대한 추가 연구는 컴퓨터 효율성을 향상시키고 최신 생물학적 과정을 개선하는 차세대 전자 구성 요소의 개발에 중요 할 것이다.