Neuromorphic computing is a promising technology for data processing due to its extreme energy efficiency. To realize a stable neuromorphic computing system, emulating biological synapses is essential. Metaplasticity is one of a synaptic function that is recently being emulated by memristors, but for practical application, reversibility and reconfigurability is required. Here we demonstrate multi-mode operation artificial synaptic devices consisting of atomic-layer-deposited hafnium-aluminum oxide with oxygen scavenging TiN layer (Pt/HfAlOx/TiN/Pt). Reversible, reconfigurable mode switching between “Large mode” and “Small mode” is observed by applying “mode transition voltage” to the device with both DC voltage sweep operation, and pulse train operation. Additionally, the mechanism for this mode transition is explained by rendering the resistance components with oxygen ion density change and voltage divider, current divider effect. According to the operation mode, the device reacts differently on the identical input signal, thus the metaplasticity is emulated.
뉴로모픽 컴퓨팅은 극도로 뛰어난 에너지 효율로 인하여, 차세대 데이터 프로세싱에 적합한 방식의 컴퓨팅이다. 안정적인 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현화 하기 위해서는 생물학적 시냅스를 재현하는 것이 필수적이다. 메타 가소성은 뇌의 시냅스 동작 중 하나이며 최근에 들어서야 멤리스터를 이용해 구현되기 시작했다. 그러나 실용적인 응용을 위해서 가역성, 가변성이 보장되어야 한다. 본 연구에서는 뉴로모픽 동작 정용을 위한 하프늄-알루미늄 산화물 기반의 가역적, 가변적 다중 동작 모드가 가능한 소자를 제작하였다. 산화물은 원자층 증착법 중 층간도핑법을 이용하여 증착하였으며, 산소 포집층으로 질화티타늄층을 사용하였다. 큰 모드 (Large mode) 와 작은 모드 (Small mode) 두가지 동작이 가능하며, 가역적, 가변적 특성이 직류 전압 분석 (DC voltage sweep), 펄스 동작 분석 (Pulse train operation) 양쪽에서 관측되었다. 각 모드간 변경은 “모드 전환 전압 (mode transition voltage)”를 걸어주는 것으로 가능하다. 또한, 본 연구에서는 모드 변경이 가능한 해당 소자를 설명하기 위해 소자 내부에서 산소 이온의 이동에 따라 직렬 저항성분, 병렬 저항 성분이 적절하게 변경되는 메커니즘을 제시한다. 이 동작 모드를 이용하여, 기존에 존재하지 않던, 가역적, 가변적 메타 가소성 특성이 재현되었다. 이를 통해 메타 가소성 특성이 뉴로모픽 컴퓨팅에 사용 될 가능성이 있음을 보였다.
