Метод оптической спектроскопии для изучения свойств мемристоров позволил по-новому взглянуть на процессы, протекающие в них. Физики использовали этот неразрушающий метод для изучения механизмов дрейфа и возникновения кислородных пузырьков в активной области мемристоров. Работа опубликована в журнале Nature electronics.
Свойства мемристора скрыты в его названии — он обладает памятью (memory) и сопротивлением (resistance). Память непосредственно связана с гистерезисным характером зависимости тока через мемристор от поданного на него напряжения. Это значит, что сопротивление элемента будет зависеть от того, что происходило с ним до этого. Если сначала пропустить ток через мемристор в одном направлении и после этого измерить его сопротивление, то он не совпадет с тем, что получится при пропускании тока в обратном направлении. Таким образом, можно задавать определенное состояние мемристора, которое он будет хранить даже без подачи на него напряжения. А компьютеры с мемристорами в качестве оперативной памяти не будут требовать загрузки системы, потому что даже после выключения будут хранить информацию о своем последнем состоянии.
Ученым потребовалось 37 лет для того, чтобы перейти от теории к практике и создать элемент, который смог продемонстрировать некоторые свойства мемристора. Обычно, мемристор состоит из двух электродов, к которым можно подавать напряжение, и активного слоя между ними. Между электродами могут возникать или исчезать токопроводящие нити, в роли которых чаще всего выступают мостики из ионов кислорода. Иногда ионы могут окисляться и приводить к возникновению пузырьков кислорода, что влияет на работу устройства в целом. Все эти процессы необходимо изучать и исследовать для того, чтобы создавать более совершенные элементы. Однако, методы измерения характеристик мемристоров зачастую имеют множество недостатков и могут быть разрушающими.
Ученые под руководством Джереми Баумберга (Jeremy Baumberg) из Кембриджского университета использовали метод оптической спектроскопии для изучения процессов, которые возникают в мемристоре. В качестве образца они взяли мемристор с электродами в виде пластинки нитрида титана и золотой наночастицы, а активной зоной служил титанат стронция. Покрытый проводящим слоем и оптически прозрачный кантилевер касался золотой наночастицы для подачи напряжения.
Наличие золотых наночастиц позволяет следить за плазмонным резонансом. В зависимости от состояния мемристора меняется интенсивность двух пиков в спектре рассеяния золотых наночастиц — на длинах волн 610 и 780 нанометров. При этом исчезновение и возникновение этих пиков происходит по-разному для разных толщин активного слоя. Для восьминанометрового слоя пик на 610 нанометрах исчезает во время включения мемристора, а второй в это время появляется и остается после выключения. А для слоя толщиной четыре нанометра пик на 780 нанометрах исчезает после отключения напряжения. Многократное включение-выключение мемристора приводило к постепенному уменьшению интенсивности 610 нанометрового пика.
Кроме этого, авторы изучали как на плазмонный пик влияет наличие мостика из ионов кислорода. Если золотая частица погружена внутрь титаната стронция, то вместе с нитрид-титановой поверхностью они образуют плазмонный резонатор. Причем его частота зависит от оптических параметров того, что находится между наночастицей и поверхностью. Изменение в этой частоте позволяет зарегистрировать процесс образования слоя оксида титана и толщину мостика. Интересно, что со временем в спектре такой структуры появлялся новы пик, который ученые связали с образованием кислородных пузырьков.
Благодаря данным с оптического спектрометра физикам удалось описать и смоделировать процесс образования токопроводящих нитей при подаче напряжения на электроды мемристора, образование подслоя оксида титана и кислородного пузырька. Бóльшую перспективность показал мемристор с более тонким слоем титаната стронция, поэтому в дальнейшем авторы планируют работать с ним или пробовать уменьшать и его.
Одно из интересных применений мемристора — использование его в качестве основы для искусственных нейронных сетей. Первую такую сеть создали американские инженеры, а группа ученых из Великобритании смогла связать искусственный нейрон с естественным.
Оксана Борзенкова