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폭발적으로 증가하는 데이터를 처리하기 위해 인공지능 기술이 쓰이고 있지만, 기존의 폰 노이만(Von Neumann) 기반의 인공지능 반도체는 불필요한 데이터 전송 과정으로 인해 많은 전력을 소모할 뿐만 아니라 시스템 규모가 크고 복잡하다는 문제가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 뇌의 신경 시스템을 모방한 뉴로모픽(neuromorphic) 반도체는 연산과 저장 기능이 융합되어 있어서 저전력 ...

폭발적으로 증가하는 데이터를 처리하기 위해 인공지능 기술이 쓰이고 있지만, 기존의 폰 노이만(Von Neumann) 기반의 인공지능 반도체는 불필요한 데이터 전송 과정으로 인해 많은 전력을 소모할 뿐만 아니라 시스템 규모가 크고 복잡하다는 문제가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 뇌의 신경 시스템을 모방한 뉴로모픽(neuromorphic) 반도체는 연산과 저장 기능이 융합되어 있어서 저전력 인공지능 컴퓨팅에 강점을 가지고 있다. 특히, 뉴로모픽 반도체로써 멤리스터(memristor)는 2단자의 간단한 구조로 인해 무어의 법칙(Moore's law)을 넘어설 수 있을 것으로 전망된다. 또한, multi-bit를 갖는 아날로그 특성의 멤리스터는 인공지능 컴퓨팅에 강점을 가지므로 차세대 하드웨어 시스템으로 부상하고 있다. 그러나 낮은 스위칭 윈도(switching window)와 비선형적인 전도도의 변화는 뉴로모픽 시스템을 실현하기 위해 해결되어야 하는 문제이다. 이를 해결하기 위해 플라즈마 원자층증착법(plasma enhanced atomic layer deposition, PEALD) 시스템을 이용하여 나노클러스터(nanocluster)의 단위의 tantalum(Ta) 농도를 정밀하게 제어함으로써 향상된 스위칭 윈도와 선형성을 갖는 계면형(interface-type) tantalum pentoxide(Ta2O5) 기반 저항성 시냅스 장치를 제작하였다. Ta 나노클러스터의 농도 제어는 Ta 증착 사이클(cycle) 수를 5씩 증가함으로써 제어하였으며, Ta 농도에 따른 Ta2O5 기반의 시냅스 장치의 스위칭 특성과 시냅스 특성을 조사하였다. 이때, 5 사이클의 Ta 증착은 저항성 시냅스 장치 성능 향상을 위한 최적의 조건이었다. 이 조건에서 스위칭 대칭성이 향상되었고, 스위칭 변동성이 감소하였다. 또한 일정한 프로그래밍 펄스를 가했을 때 전도도 변화의 선형성이 개선되었다. 이러한 결과들로 인해 Modified National Institute of Standards and Technology database(MNIST) 패턴 인식 정확도는 단일 Ta2O5 소자에 비해 11% 이상 향상하였다. 따라서 최적의 Ta 증착 주기는 Ta2O5 층의 다공성을 효과적으로 제어할 수 있으며 산소 이온의 이동과 아날로그 스위칭 동작을 개선시킬 수 있는 것으로 간주된다. 결과적으로, Ta 나노클러스터의 농도를 in-situ로 정밀하게 제어할 수 있는 기술은 뉴로모픽 하드웨어 시스템을 위한 신뢰성 있는 아날로그 시냅스 장치를 시연 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The memristor is expected to surpass Moore's law due to the simple structure of two terminals. In addition, memristors with multi-bit analog characteristics have strengths in artificial intelligence computing and are emerging as a next-generation neuromorphic chip. However, a low switching window an...

The memristor is expected to surpass Moore's law due to the simple structure of two terminals. In addition, memristors with multi-bit analog characteristics have strengths in artificial intelligence computing and are emerging as a next-generation neuromorphic chip. However, a low switching window and a nonlinear change in conductance are challenges that must be solved to realize a neuromorphic system. In this study, an interface-type tantalum pentoxide (Ta2O5) based resistive synaptic device having improved switching window and linearity was fabricated by precisely controlling the concentration of tantalum (Ta) in nanoclusters using an plasma enhanced atomic layer deposition (PEALD) system. The switching and synaptic characteristics of the Ta2O5-based synaptic device according to the Ta concentration were investigated, and the optimum condition was when the Ta deposition cycle was 5. In this condition, switching symmetry is improved and switching variability is reduced. In addition, the linearity of the conductance change was improved when an identical programming pulse was applied. Due to these results, the accuracy of pattern recognition in the Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) database improved by more than 11%. It is considered that when the optimum Ta deposition cycle is introduced, the movement of oxygen ions and the analog switching operation can be improved by effectively controlling the porosity of the Ta2O5 layer. As a result, a technology capable of precisely controlling the concentration of Ta nanoclusters in-situ can demonstrate a reliable analog synaptic device for neural hardware systems.

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