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Accès ouvert déclaré 2025 article

Resistive switching and synaptic characteristics in ZnO@β-SiC composite-based RRAM for neuromorphic computing

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Rattachement africain : in, it. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The advancement of neuromorphic computing in resistive random-access memory (RRAM) is crucial for the rapid expansion of artificial intelligence. Conventional metal oxide-based RRAM faces challenges in mimicking synaptic activity, leading to the exploration of new resistive switching (RS) materials. This study introduces a ZnO@β-SiC composite-based RRAM device that exhibits biological synapse-like functionality. The device shows self-compliance and forming-free RS at ∼0.8 V, where it also mimics synaptic responses such as potentiation, depression, and paired-pulse facilitation at low voltage stimuli (∼0.6 V, 40 ms) with learning and forgetting behavior. Moreover, the synaptic plasticity is analyzed through spike rate dependent plasticity, spike number dependent plasticity, and spike time dependent plasticity. Further, the transition from short-term plasticity to long-term plasticity is observed under more training pulses and lower interval stimuli. The observed RS mechanism and synaptic functionalities are explained by the electric field-driven formation and dissolution of conducting filaments of oxygen vacancies. The chemical properties and local electronic structure have been examined by x-ray photoelectron spectroscopy and x-ray absorption spectroscopy. To elucidate the atomistic memristive behavior and the contribution of different electrical parameters in RRAM, detailed conductive atomic-force microscopy and impedance analysis have been carried out.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Resistive switching and synaptic characteristics in ZnO@β-SiC composite-based RRAM for neuromorphic computing
Date Crossref
28/01/2025
Éditeur
AIP Publishing
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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