単一の Ag2S ナノワイヤにおける確率的抵抗スイッチングのモデリングと特性評価

Scientific Reports volume 12、記事番号: 6754 (2022) この記事を引用

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1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

Ag2S などのカルコゲナイド抵抗スイッチ (RS) は、電界勾配に沿った電極間の金属フィラメントの成長により抵抗を変化させます。したがって、それらはニューロモーフィックおよび揮発性メモリのアプリケーションの候補となります。この研究では、個々の Ag2S ナノワイヤ (NW) の RS を分析し、基本的な RS モデルを拡張して実験観察を再現しました。この研究では、デバイスの抵抗率を導電性フィラメントのパーコレーションとしてモデル化しています。また、デバイス内のフィラメントの体積分率の確率的変化に伴う抵抗率の連続変動にも対処しました。結果として、これらの変動は電流電圧特性に予測不可能なパターンを引き起こし、一定の抵抗率を持つ従来のメモリスタモデルでは表現できない線形掃引中のデバイスの抵抗の自発的変化を含みます。提示された単一 Ag2S NW の確率モデルのパラメーターは実験データに適合し、物理デバイスにおける RS の主要な特徴を再現しました。さらに、このモデルは、Ag2S NW の非コアシェル構造を示唆しました。この研究の成果は、大規模な自己組織化メモリスティブネットワークのシミュレーションを支援し、既存の RS モデルの拡張を支援することを目的としています。

抵抗スイッチングデバイスは、ニューロモーフィックコンピューティングへの応用の可能性があるため、多くの関心を集めています。従来のコンピューティングアーキテクチャとは異なり、ニューロモーフィックコンピューターはデータを 1 か所に保存して処理するため、ノイマンボトルネック 4 の制約を受けずに、低エネルギーコストで大規模な並列計算を実行できます 1,2,3。

イオン伝導性の銀カルコゲニドは、製造が簡単であるため、最も魅力的な RS 材料の 1 つです。カルコゲニド中の RS は広く研究されており 5、6、7、8、9、10 、任意の信号生成 11、音声処理 12、意思決定装置 13、14 などの概念実証のニューロモーフィックアプリケーションでの使用の可能性がすでに示されています。さらに、Ag2S NW は低コストで大規模生産が容易であるため、ランダムな自己組織化を通じてニューロモーフィックコンピューティングデバイスを製造する便利な方法が提供されます 11,15。さらに、Ag2S NW は、高密度 3D ニューロモーフィック回路を製造する可能性を提供します 16,17。

ニューロモーフィックデバイスのインシリコシミュレーションは、これらの材料の特性を理解する便利な方法を提供します。ただし、クロスバーアレイのニューロモーフィックアーキテクチャにおける個々のデバイスのシミュレーションでは再現可能な結果が得られますが 18、ランダムに組み立てられたメモリスティブネットワークの信頼できるシミュレーションはまだ報告されていません。個々のデバイスのノイズと予測不可能な位相変化は、ランダムな自己組織化ニューロモーフィックデバイスをシミュレートする際の主な障害となります。特に、Ag2S NW の RS の特性は、Strukov らによって最初に提案された単純な薄膜メモリスタモデルでは完全に説明できないノイズ 19,20 と非線形挙動を示します 21。

Ag2S NW などの大きな RS ナノワイヤネットワークのモデリングは、材料の形態とその動的特性を理解することで改善できます。狭い温度範囲で存在する Ag2S の多形がいくつかあります。たとえば、アカンタイト Ag2S-\(\alpha\) は、約 450 K22 まで安定な単斜晶系の結晶構造を持つ低温多形です。 450 K を超え、〜860 K までの Ag2S は、硫黄原子と Ag+ イオンの規則的な bcc 格子を備えたアルゼンタイト Ag2S-\(\beta\) 相になり、四面体サイトと八面体サイトを部分的に占有するため、優れたイオン移動度が得られ、電気伝導率が向上します22。、23、24、25。

アカンサイトとアルゼンタイトの間の変態は、温度のほかに、電流対電圧のヒステリシスを示す外部電場によっても引き起こされる可能性があります5,24。ただし、遷移金属酸化物 RS デバイス 26、27 とは異なり、Ag2S デバイスの電流は、Ag フィラメントの不安定性とジュール発熱に関連した不安定性とノイズがかなり多くなります 5、6。最近、Ag2S のノイズは、一時的な不安定性を引き起こす金属フィラメントの動的点欠陥によって引き起こされる 1/f パターンに従っていることが報告されました 19,20。この観察は、ここで説明するモデルを探索する動機を与えました。このモデルでは、Ag2S NW のフィラメントのパーコレーションモデルの体積分率を制御する確率的パラメーターを使用して熱効果を近似し、ジュール加熱の効果をシミュレートします。

酸化物イオン伝導体の体積内および表面上に散在する Ag ナノアイランドは、抵抗スイッチとして機能する Ag フィラメントを使用した他の実験構成で報告されています。特に、Ag/ZnO/Pt 系の RS サイクル中に、ZnO ナノワイヤの表面で Ag クラスターが観察されました 28。別の研究では、Wang et al. は、Au/SiOxNy:Ag/Au29 の平面系における HRTEM による Ag ナノクラスターのその場形成を示しました。他の観察では、Ag2S 相 30 および電場バイアス下 13 での Ag ナノアイランドの自発的突出が示されました。最後に、HRTEM を使用して実行された Ag2S イオン伝導体の RS の詳細な研究により、Ag2S デバイスにおける RS のメカニズムが明らかになりました 24。

この研究の主な貢献は、光学顕微鏡下でナノマニピュレーターを使用して実行された単線測定に基づく単一Ag2S NWのRSの確率モデルであり、カルコゲニドのRSを研究した他の報告に匹敵します。このモデルは、オン状態でのデバイスの抵抗率の修正と、パーコレーション理論の法則に従って高導電状態の抵抗率が変化するという仮定を用いて、Strukov et al.21 による基本的な RS モデルを拡張しています。メムリスティブデバイスにおける RS の以前のモデルの一部は、2D パーコレーションの単純化された仮定に基づいていました 31,32。現在の 3D RS モデルでは、デバイス RON の抵抗は、Ag2S-\(\alpha\) と Ag2S-\( \ベータ\）。

当てはめたモデルは、線形電圧掃引中の IV ループのねじれや反転で表される抵抗率の自発的変化など、単一 Ag2S NW の RS の重要な特徴を示しました。

Ag NW は単純なポリオール法 33、34、35 で生成され、硫黄に富んだエタノール (EtOH) 懸濁液中でさまざまな時間にさらに硫化されました (「方法」を参照)。得られた Ag および Ag2S NW の表面形態を、図 1a ～ c に示すように高解像度透過型電子顕微鏡 (Talos F200X G2) および図 1d に示すように走査型電子顕微鏡 (JEOL、JSM-6010LA) によって検査しました。。硫黄処理前のAg NWの平均長さと直径は、それぞれ約53 \(\upmu\)mと128 nmでした。対照的に、硫化によりワイヤの機械的特性と表面の外観が変化し、それぞれ平均長さが 25 \(\upmu\)m に減少し、直径が 135 nm に増加しました。ワイヤの長さの短縮は、Ag2S NW 内のヘテロナノ構造の存在にも起因すると考えられます。特に、図 1c は、Ag の Ag2S36 への部分的な変換の結果である、単一の NW 内の密度の不均一な分布を示しています。したがって、Ag2S NW の有効長は、Ag セグメントの存在により実際の長さよりも短くなります。

生成された Ag および Ag2S NW の特性評価 (a) Ag ナノワイヤの透過型電子顕微鏡 (TEM)。 (b) Ag2S NW ネットワークの TEM。 (c) ヘテロナノ構造を持ついくつかの Ag2S NW の TEM。暗い領域は高密度の Ag 金属に対応し、明るい領域は密度の低い Ag2S に対応します。（ d ）Ag NWを硫黄に曝露したさまざまな期間でのAg NWからのエネルギー分散型X線分光法（EDS）スペクトルおよび定量的元素データ。最初の 5 分間の S への曝露の終わりに、Ag NW 懸濁液は薄茶色に変わりました (上)。７分後、懸濁液は暗褐色に変化した（中央）。最後に、表面からワイヤーの体積中に拡散する S の量が増加すると、懸濁液は黒くなりました (下)。右側には、硫化の各タイムステップに対応する NW の SEM 画像と模式図が示されています。 Ag NW を硫黄環境に置くと、Ag2S マトリックス中の Ag ナノクラスターの割合は硫黄への曝露時間に比例して変化しました。（ e ）硫化前のAg NWのX線回折（XRD）スペクトル。挿入図は、Ag NWの懸濁液の色（上）、部分的にAg2S含有物を含むAg NW（茶色、中央）、および黒色のAg2S NW（下）を示しています。

図1eは、上部に硫化前のAg NWのX線回折（XRD）スペクトルを示しています（挿入図はAg NW懸濁液の色を示しています）。懸濁液が茶色の場合は部分的なAg2S含有物を含むAg NWが中央のフレームで、黒色のAg2S NWが示されています。アカンサイト Ag2S-\(\alpha\) 相の底部。これらの結果は、S/Ag37 の比を変更することによって強度の変化を引き起こす追加の相の存在を示した Levard らの Ag ナノ粒子硫化の XRD データと比較できます。

エネルギー分散型X線分光法（EDS）スペクトルと、AgNWを硫黄に曝露したさまざまな時間間隔の定量的元素データを図1d、eに示します。ワイヤの色は、埋め込まれた硫黄の全体量と予想される導電性を証明しており、明るい茶色が最も導電性が高く、濃い茶色と黒が最も導電性が低いです38。

図 1d の概略図は、EDS および走査型電子顕微鏡 (SEM) 画像からの元素重量パーセントに基づいて設計されました。 SEM は材料の表面からデータを収集するため、懸濁液がまだ明るい茶色 (上) の短い反応時間の後、より多くの S がワイヤの表面にありました。対照的に、時間が経つにつれて色は暗くなり、硫黄は徐々にワイヤのバルク内部の奥深くに拡散し、Ag 領域もまだ残っています (中央)。したがって、黒い懸濁液を示す下のフレームでは、ワイヤの大部分の内部に Ag と Ag2S の島があり、ワイヤの表面には依然としていくつかの S 粒子があり、これは以前の研究での観察と一致しています 13、24、30。、39、40、41、42。

図 2 は、単線測定の実験セットアップを示しています。このセットアップでは、電気化学的にエッチングされた直径 127 \(\upmu\)m のプラチナ – イリジウム (Pt/Ir) ワイヤが 20 % wt で構成されていました。 Ir (Alfa Aesar) マイクロプローブは、Zhang ら 43 および Khan ら 44 によって説明された方法を採用して製造されました。 Pt/Ir マイクロプローブは、光学顕微鏡 (Nikon Optiphot 100) の XY ステージに取り付けられたナノマニピュレーター (Kleindiek MM3A) に取り付けられました。顕微鏡スライドを絶縁基板として使用し、基板上に Ag ペイントを塗布して反応性電極を作成し、Pt/Ir マイクロプローブを不活性電極として機能させました。

単一の Ag2S NW の抵抗スイッチング。（a）顕微鏡スライド上に露出した単一のAg NWの先端に接触するカスタムメイドのPt/Ir 80-20電極を備えたナノマニピュレーター（Kleindiek Nanotechnik、GmbH）。別の先端はAgペイントの下に浸されています。 (b) 負-正-負の三角形状の電圧サイクル下での単一の長さ20 \(\upmu\)mのAg2S NWの顕微鏡画像とIV特性。各点は、原稿の本文で説明されている特定の出来事に対応しています。 (c) (b) と同じ Ag2S NW を 10 \(\upmu\)m に短縮した後の IV 特性。矢印は電圧掃引の方向を示します。（ d ）Ag2S-\（\alpha\）相に散在するAgナノ結晶介在物とAg2S-\（\beta\）ナノブリッジを備えた単一Ag2S NW内のRSモデルの伝導（ON）状態（Xu et al。 24）。 (e) モデルの非導通 (OFF) 状態。特に指定しない限り、スケールバーの長さはすべて 10 \(\upmu\)m です。

この構成では、図2aに示すように、Agペイント電極の一端が銅テープに接続され、ぶら下がり端がマイクロプローブの先端に接続され、2端子デバイスを形成します。このシステムは、損傷を防ぐために「ハイ」端がナノプローブの先端に接続され、「ロー」端が 100 \(\Omega\) の抵抗を介してソースメジャーユニット (SMU) (Keithley 2636B) に接続されました。同時に、倍率 1000 倍の顕微鏡と、ナノマニピュレーターの先端を移動するための長い作動距離の光学系を使用して、プロセスを観察しました。

同じワイヤのいくつかの異なる長さを、対応して図2b、cに示すように、双極三角電圧の1周期で刺激しました。まず、長さ20 \(\upmu\)mのAg2S NWが選択され、2プローブIV特性評価のためにナノマニピュレーターの先端との接触が確立されました。図2b。次に、長さを機械的に 10 \(\upmu\)m に短縮した同じワイヤを使用して特性を測定しました (図 2c)。

図2bに示す正および負の三角掃引中のワイヤのIV特性には、いくつかの顕著な特徴があります。刺激の開始時、図 2b の IV 特性の第 1 象限は、デバイスのオフ状態に対応する無視できるほど小さな電流を示しました。デバイスは、最初の点で示される電圧が 4 V 値を超えるまで、負の値から正の値に電圧が増加し続ける間、オフ状態を維持しました。その電圧値で、電流は 0 から 2.4 nA まで急速に増加し始め、2 番目の点で示されます。ジュール加熱により、Ag2S NW の不安定な導電性金属フィラメントが破壊し始め、電圧が 3 番目の点で示される 5 V のピーク値に達した直後、ワイヤの導電率が 2 nA までわずかに低下しました。ピークでは、電圧掃引の方向が負の値に向かって反転しました。電流は電圧とともに減少し続け、4 番目の点で示される電圧値 3.5 V で最低値 1 nA に達しました。その後、電流は瞬時に 8 nA (5 番目のポイント) 近くまで増加し、デバイスの真のオン (SET) 状態を示します。この時点で、電流の大きさは非破壊的であり、導電性を高めるのに十分な数の導電チャネルを提供する金属フィラメントの自発的な成長を妨げませんでした。オン状態は、ゼロ電圧値に達するまで安定したままでした。

電圧掃引の極性が負の値に変わっても、図 2b の第 3 象限の電流は依然としてデバイスのオン状態を示しており、\(-4.5\) V および \(-6.5\) nA 付近のピークに達しています (6 番目の点) )、サイクルの終わりには \(-5\) V (7 番目の点) で 0.5 nA まで急速に低下します。特に、点 6 での電流の増加は、比較的強いフィラメントの存在を示しており、その後、点 7 の電圧の絶対値がより高くなると故障します。興味深いことに、図 2b の第 1 象限のスイッチングパターンは、図 2b の第 1 象限のスイッチングパターンと同一です。 Liaoらによって以前に報告された、より短いAg2S NWにおけるRSの観察。特に、特定の電圧しきい値 (我々の場合は 4 V、Liao et al.6 が報告した 3.5) に達すると導電率が急速に増加し、ジュール加熱によって引き起こされるループのねじれと、デバイスが SET された後の ON 状態の保持が発生します。。ループのねじれ現象は測定の半分でのみ観察され、残りの半分には狭いループがありました。したがって、Ag2S NW における温度の影響は、モデリングのセクションで説明する確率的パラメーターによって近似できます。

単一のAg2S NWにおけるRS挙動の確率的およびパーコレーションの性質を示すために、図2c、同じワイヤの長さをL = 10 \(\upmu\)mに機械的に短縮し、同じ三角電圧バイアスで刺激しました。図2bの。この設定では、ワイヤは異なる RS パターンを示しました。図2bの長いワイヤと同様に、デバイスは最初の負から正への掃引中（1番目の矢印）、4 VでハードRSが発生して（2番目の矢印）ワイヤをオン状態に設定するまで、オフ状態のままでした。電流の最大値が 14 nA に達すると、ジュール加熱の破壊的な作用により、電圧が最大値の 5 V に達する前に電流がわずかに減少しました。電圧が反転しても、ワイヤはオン状態のままでした。 2.2 V で 0 nA に急激に低下するまでの短い期間 (3 番目の矢印)。Ag2S の非導電状態はスイープの負の部分まで持続しましたが、ワイヤは \(-2.5\) V 付近で導電率の低下を示しました。 4番目の矢印でマークされています。掃引サイクルの終わりの小さな電流は、残りのフィラメントの導電性の低下を示しており、双極性 RS45 のパターンにも対応しています。以前の報告と同様に、4 V でのワイヤの導電率の急激な上昇は、導電性フィラメント形成の確率的性質を示しています6。一方、図2cのワイヤの短縮は閾値電圧の変化を引き起こさず、短縮後に無傷のまま残ったAgペイントの近くに安定したAg2S-\(\alpha\)ボトルネックが形成されたことに起因する可能性があります。他の研究で報告されているように、ボトルネックは導電性アルゼンタイト Ag2S-\(\beta\) ナノ結晶の形成を媒介し、導電率の突然の増加を引き起こしました 24。

短くなったワイヤの最大電流値は、長いワイヤと比較して 75% 近く増加しました。つまり、短いワイヤでは 14 nA だったのに対し、長いワイヤでは 7.8 nA でした。この観察は、抵抗がワイヤの長さに比例することを裏付けています。また、ワイヤの長さを変えた他の実験でもこの依存性を確認し、生成された Ag2S NW のおおよその抵抗が 10 \(\Omega\)/nm であり、以前に報告された値と同様であることがわかりました 5。上記の観察は、RS プロセスがワイヤ内の導電性フィラメントの形成の単一の場所に限定されず、代わりに、複数のフィラメントが成長して破壊され、複雑な導電性ネットワークを形成し、パーコレーション理論でモデル化できることを示しています。

図2b、cに示すスイッチングのピンチヒステリシスは、薄膜TiO\(_{2-{\text {x}}}\)メモリスタのRSモデルでよく説明できます21。このモデルは、ピンチヒステリシスなどのメムリスティブ動作の主要な特徴を再現していますが、すべての RS レジーム、特に図 2b の 2 番目と 3 番目の赤い点と図 2c で観察された最大電圧付近のループの確率的反転を記述しているわけではありません。。ループのねじれは自発的であり、Liao et al.6 が最初に説明したように、アルゼンタイト Ag2S-\(\beta\) 相内に形成される Ag フィラメントの部分的な破壊につながるジュール加熱によって引き起こされる可能性があります。

熱振動と結晶振動 19,20 は、導電性フィラメントやナノフィラメントに歪みを引き起こし、これが破壊され、導電性の不安定性の一因となる可能性があります。ただし、これらの不安定性は、図2b、cに示されているバイアス電圧の負の部分中のより滑らかな電流曲線によって裏付けられているように、散在するナノアイランドとより発達したフィラメントによって部分的に補償される可能性があります。

基本的なメムリスティブモデル 21 では、厚さ D の薄膜 RS 素子のメムリスタンス M は式 (1) で計算されます。 (1)。

式では、 (1) の RON および ROFF は、x パラメータに応じて高導電性 RON 状態または低導電性 ROFF 状態、または中間状態にあるメモリスタに対応します。 x パラメーターは、TiO\(_{2-{\text {x}}}\) などのアニオンデバイスの酸素欠損やフィラメントの有効長など、ドーパントの分布の境界を記述する状態変数です。 Ag2S などのカチオン性メムリスティブデバイスでは、カソード上でアノードに向かって成長し、フィラメントの長さの変化率は式 (1) で表されます。 (2)。

実験で使用された Ag2S NW の寸法は、平均直径 120 nm、平均長さ 20 \(\upmu\)m でした。したがって、硫化の度合いが異なると、Ag 原子含有物と自然発生的に形成された Ag を含むアルゼンタイト Ag2S-\(\beta\) のランダムに散在する島の濃度と分布の関数として、同じ長さであっても Ag2S ワイヤの抵抗に大きなばらつきが生じます。電界バイアスの影響下でそれらの中でクラスターが発生します。さらに、電場に沿って Ag2S-\(\alpha\) 相を貫通する Ag2S-\(\beta\) 経路は、Ag2S-\(\alpha\) と比較して抵抗率が低いだけでなく、Ag2S-\(\alpha\) の急速な移動も可能にします。 Ag + イオンは電場の影響下にありますが、図2d、e24に示すように、凝集したAg +イオンまたは金属フィラメントの残骸からAgナノ結晶が形成される環境も提供します。

式(3)と(4)は、図2d、eに示すフィラメントの破壊を支配する確率的パラメータ\(\delta\)に依存するRON関数を導入します。パラメータ \(\delta\) は金属ナノアイランドの体積分率を表し、式 (1) によって制約されます。 (5)と(6)。基本的なメモリスタモデルの x と同様です。 (1) および (2) において、単位のない \(\omega\) パラメータは、ワイヤ内の導電性フィラメントの実際の長さ L に対する正規化された有効長さ Lf を表します。つまり、 \(\omega\) = Lf/L および \ (\omega\) は 0 から 1 までの値をとります。L は顕微鏡で測定した実際の長さを示しますが、シミュレーションでは有効長変数 Le に置き換えました。

確率パラメータ \(\delta\) は RON の大きさを支配し、Ag2S マトリックス内のナノアイランドと導電性フィラメントの体積分率を指定します。 Ag+ イオンの酸化還元交換と準安定な原子位置によって引き起こされる変動により、導電チャネルの厚さも予測不能に変動し 19,46 、NW のフィラメントの体積分率と導電率が変化します。したがって、熱揺らぎは、式 (1)、(2) で記述される確率過程でモデル化できます。 (5) と (6) は、標準偏差パラメーター \(\sigma\) を持つ正規分布ノイズを使用しています。金属 Ag ナノクラスターは、3D ボリューム内の Ag+ イオンの熱と電場誘起再配置により、Ag2S 相のボリューム内で自発的に形成され、再組織化されます 23,38。したがって、パーコレーション理論を使用して、RON 変数を介してオン状態の導電率を、Ag2S-\(\alpha\) 相と Ag2S-\(\beta\) 相の混合物における Ag ナノアイランドの体積分率と関連付けます。したがって、式はべき乗則によって説明されます。 (5)。浸透閾値の決定は日常的な作業です。したがって、シミュレータでは、 \((\delta )=(\delta )-(\delta )^{0}\) と設定します。ここで、 \(\delta\) は正の値またはゼロのみを取ることができます。

したがって、モデルでは、分散したナノアイランドの濃度が高いと、文献に記載されている固定移動度 \(\upmu\) の場合、低い RON 値と低いワイヤ有効長 L が生成されます 23,47。一方、散在島の濃度が低いと、RON が大きくなり、ワイヤの実効長 Le が観測された L に近くなります。

自発的な RON 更新の仮説を検証するために、式 (1)、(2) で記述されるメムリスティブナノワイヤをシミュレートしました。 (3) ～ (6) を、CircuitSymphony 回路シミュレータ 48 を使用し、以下のシミュレーションのパラメータを使用して実行します。方程式では、 (3) から (6) まで、RON と ROFF の大きさは、乗数 \(\rho _{OFF}\) と \(\rho _{ON}\) を使用して Ag2S NW の長さに比例します。 ON 状態での最小および最大の抵抗値の明示的な定義を避けるために、全体的な変化を制限する境界体積分率 \(\delta _{min}\) および \(\delta _{max}\) を定義しました。抵抗。 RONmin と RONmax は、オン状態のデバイスの抵抗率の固定値 \(\rho {on}\) の乗数として使用され、RON の大きさを定義し、変動の境界を定義する次の不等式 RONmin < RONmax を満たすようにします。ロンの。

したがって、パーコレーション閾値では、Ag フィラメントの体積分率 \(\delta\) が最小のとき、つまり \((\delta )=(\delta _{{\text {min}}})>(\delta _0)\) の場合、RON は最大値 \({\text {R}}_{\text {ON}}=(\rho _{\text {ON}})L((\delta _ {{\text {min}}}) -(\delta _0))^-\beta ={\text {R}}_{\text {ONmax}}L(\rho _{\text {ON}}) \) そして、Ag ナノ結晶の体積分率が、ある最大値でパーコレーション閾値を超えている場合、 \((\delta )=(\delta _{\text {max}}), {{\text {R}}_{\text {ON}}}=(\rho _{\text {ON}})L((\delta _{\text {max}})-(\delta _0))^{-\beta }={\text { R}}_{\text {ONmin}}L(\rho _{\text {ON}})\) が RON の最小値に相当します。シミュレーションでは、 \(\delta\) のダイナミクスはランダムウォークプロセスに従います。この関係において、 \(\beta\) は 3D システムのパーコレーション指数であり、1.3 ～ 349 の値を取ることができます。

\(\delta\) の境界チェックは式 1 で提供されます。 (6) 制約のないドリフトを防ぐために、シミュレータの各反復ステップで使用されます。ある反復ステップで、\(\delta\) の新しい値が RONminL\(\rho _{ON}\) を下回る RON を生成した場合、\(\delta\) の値は最大値と等しくなるように設定されます。 \(\delta _{max}\) の値。一方、新しくランダムに割り当てられた \(\delta\) の値によって RON が RONmaxL\(\rho _{ON}\) を超えた場合、 \(\delta\) の値は最小の大きさに置き換えられます。下限 \(\delta _{min}\) にあります。

実験シミュレーション結果を図3aに示します。ここでは、長さ16 \(\upmu\)mのAg2S NWが、10秒周期の4つの正と4つの負の三角パルスで刺激されました。メモリスタは、表 1 にリストされているパラメータを使用してモデル化されました。フィッティングは、モデルパラメータの一連の手作業で選択された離散値に対して、Optuna ライブラリ 50 によって提供されるベイジアン最適化を使用して実行されました。損失は、刺激期間全体の特定のタイムステップにおける実験室データポイントとモデル出力の間のユークリッド距離、つまり二乗平均平方根距離として計算されました。したがって、各反復は 50 回の独立した測定値で構成され、その後の平均損失が反復のモデルのパフォーマンスの指標となりました。図3cは、Ag+イオンの流れとPt/Ir電極付近への堆積によって引き起こされるワイヤの変形の経時変化を示しています。スナップショットは、図 3a、b に示す刺激の最初の 40 秒間の入力電圧のピーク値付近で撮影されました。

Ag2S NW メモリスタの確率的 RS の測定とモデリング。 (a) 最初に 4 つの正の三角パルス、続いて 4 つの負のパルス (周期 10 秒) で刺激された長さ 16 μm の Ag2S NW の IV 特性。負バイアスではオフ状態 (高抵抗) を示し、オン状態では抵抗が徐々に減少します。デバイス。挿入図の IV プロットは、ワイヤーが 10 秒周期の負と正の交互の三角パルスで刺激されたときの自発的なループ反転を示しました。顕微鏡写真は、ナノマニピュレーターが接触した単一の Ag2S NW を示しています。 (b) Ag2S NW の三角電圧刺激に対する電流応答。 (c) 三角電圧刺激の最初の 40 秒間の Ag2S NW における Ag+ イオンのエレクトロマイグレーションによって引き起こされる変形の経時変化。（ d ）式1および3で提案されたメモリスタモデルを使用した、実験データの動作を再現する確率的スイッチングの準最適シミュレーション。 (3) ～ (6) および表 1 のパラメーター。(d) の挿入図は自発的なループ反転を示しています。 (e) 表 1 のデフォルトパラメータとゼロ化されたノイズパラメータを使用した RS のシミュレーション。すべてのスケールバーの長さは 10 \(\upmu\)m です。

興味深いことに、適合値は文献で報告されている実際の値に近いことがわかりました。特に、移動度 \(\upmu\) は 1 \(\times\) 103 から 8 \(\times\) 103 \(\upmu\)m2/(sV) の間であり、実験による移動度をわずかに下回る程度でした。 T = 450 K で立方晶 Ag2S-\(\beta\) 相 \(\mu\) = 15 \(\times\) 103 \(\upmu\)m2/(sV) で観察 (比較のため Ag+ 移動度Ag2S-\(\alpha\) の単斜晶相では、T = 300 K) で \(\upmu\)~1 \(\upmu\)m2/(sV) です23,47。この違いは、異なる電荷キャリア、つまり電子と Ag+ イオン、およびアカンタイト相とアルゼンタイト相の混合物の存在に起因すると考えられます 38。

Ag2S NW における Ag ナノ結晶形成の証拠は、薄膜と長いワイヤのスイッチング時間を比較することによっても裏付けられます。有効長 16 \(\upmu\)m のアカンサイト Ag2S-\(\alpha\) ワイヤモデルでは、移動度が比較的低いため、オン/オフ状態間の切り替えには 3 V の駆動電圧電位で約 50 秒かかります。相内の Ag+ イオンの量、つまり \(\mu\) = 0.5 \(\upmu\)m2/(sV)23,47。ただし、実験および単一の Ag2S NW の実験データに対するモデルの最適なパラメーター (図 3d および表 1) では、切り替えは数十秒以内に発生します。最適なフィッティングは、実際の L = 16 \(\upmu\) と比較して、ワイヤの有効長が Le = 8 \(\upmu\)m と Le = 12 \(\upmu\)m の間で短い場合にのみ見つかりました。 m であり、単一の Ag2S NW デバイスの体積内にナノアイランドが散在するという仮説を支持します。したがって、電極間の領域は、高イオン移動度のアルゼンタイト、低イオン移動度のアカンサイト、および島状の Ag 介在物の混合物で満たされます。このモデルはオン状態での確率的電流パターンのみを示すため、図3a、dの負の掃引中の電流を比較するとわかるように、オフ状態では確率的パターンは存在しません。ゼロ化されたノイズパラメータを備えたモデルのIV特性は、従来のメモリスタモデル21の特性と同一であり、図3eに示されています。

実際の長さと比較したワイヤの有効長の短縮、つまりモデルの近似パラメータは、有効長の範囲が Le = 8 \(\upmu\)m から Le = 12 \(\upmu\)m であることを示しました。 , これは、L = 16 \(\upmu\)m の実際の長さよりも短くなります。フィッティングから得られるワイヤの短縮は、ワイヤのコアシェル構造（つまり、単位 Ag コアが存在しない）にも反論し、その実効時間を短縮する Ag2S NW 内の Ag 含有物による断片化組織を支持します。長さ。図3aの挿入図は、事前にオン状態に設定されたメムリスティブAg2S NWを負と正の交互の三角電圧パルスで刺激している間の、第1象限と第3象限の両方におけるループ反転を示しています。最初の刺激期間中、ループは時計回りに進みます。 2 番目の部分でも、ループは時計回りです。これは、NW 内の導電性 Ag フィラメントの自発的 (おそらくジュール加熱による) 破壊を意味します。シミュレーション結果は実験データと同様の挙動を示し、図 3b に示されています。ループのツイストと反転の確率は、ROMmin と RONmax、およびノイズ係数 \(\sigma\) を変更することによってメモリスタモデルで制御できます。

この研究は、光学顕微鏡下でナノマニピュレーターを使用して個々のナノワイヤーの電子特性を測定する簡単な方法を提示しました。単一の Ag2S NW の実験的な IV 特性に基づいて、ノイズと電流の変動を引き起こす浸透経路を自発的に作成する導電性フィラメントの体積分率の関数として変化するメモリスタの抵抗率を使用して、基本的なメモリスタモデルを修正しました。このモデルはまた、電圧掃引中の自発的なループ反転やループツイストなどの実験データの主要な特徴も再現しており、単一の NW における抵抗スイッチングの浸透性の性質を詳細に調査することでさらなる改良が達成できる可能性があることを示唆しています。この研究で得られた結果は、自然に不安定性とノイズを示す、ランダムに自己集合した神経形態システムのより大きなモデルを開発するために使用できます。

提示されたモデルでは、抵抗スイッチングメカニズムは 2 状態変数 \(\omega\) と \(\delta\) に依存していました。導電性 Ag フィラメントの長さは変数 \(\omega\) で表されます。確率変数 \(\delta\) は、ランダムな酸化還元プロセスによる伝導チャネルの減衰と自発的生成を表します。また、変数 \(\delta\) は、形成された導電チャネルの厚さを表し、このプロセスはパーコレーション理論によって支配されます。

モデルの優れたパフォーマンスと実験データへの適切な適合特性を得る能力にも関わらず、RS 中の in situ HRTEM からの Ag アイランドの定量的測定やそれらの時間分布などの追加データを使用してモデルをさらに改良すると、大幅に改善される可能性があります。それ。

Ag2S NW における導電性フィラメントの生成と破壊の確率的性質は、生物学的シナプスを模倣し、ニューロモーフィックコンピューティングに新しいアプローチを提供する興味深い特性です。生物学的なシナプスは、信頼性の低い確率論的なイオンチャネルの開口部を示し、これはシナプスを通る信号伝播に規則化効果をもたらし、脳のエネルギー保存と学習において重要な役割を果たしています51,52,53。

まず、Ag NW は単純なポリオール法で製造されました 33,34,35。さらに、NW は、~60\(^\circ\)C で 5、7、10 分間、Ag NW-EtOH 懸濁液 (Ag と S の化学量論比に基づく) に硫黄粉末 (S) を超音波分散させて硫化し、それぞれ、明るい茶色、濃い茶色、黒色の懸濁液が生成します54、55。

単一の Ag2S ワイヤーデバイスを作成するには、エタノール中の暗褐色の Ag2S NW 懸濁液 (3.8 \(\upmu\)g/ml) の 1 滴を、清潔な顕微鏡スライドの上にドロップキャストし、ホットプレート上に置き、エタノールの蒸発。溶媒が蒸発した後、NW のまばらな非導電性ネットワークが顕微鏡スライド上に形成されます。露出した NW を部分的に覆うために、Ag ペイントの薄層が堆積されました。

Jeong、DS、Kim、KM、Kim、S.、Choi、BJ、および Hwang、CS エネルギー効率の高い新しいコンピューティングパラダイムのメモリスタ。上級電子。メーター。 2、1600090。https://doi.org/10.1002/aelm.201600090 (2016)。

記事 CAS Google Scholar

Camuñas-Mesa, L.、Linares-Barranco, B.、Serrano-Gotarredona, T. ニューロモーフィックスパイキングニューラルネットワークとそのメモリスタ CMOS ハードウェア実装。資料 12、2745。https://doi.org/10.3390/ma12172745 (2019)。

論文 ADS PubMed Central Google Scholar

Choi, S.、Sheridan, P.、Lu, WD、memristor ネットワークを使用したデータクラスタリング。科学。代表者 https://doi.org/10.1038/srep10492 (2015)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

ペンシルベニア州メローラほか。スケーラブルな通信ネットワークとインターフェイスを備えた 100 万個のスパイキングニューロン集積回路。サイエンス 345、668–673。 https://doi.org/10.1126/science.1254642 (2014)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Liang, C.、Terabe, K.、Hasekawa, T. & Aono, M. 個々の Ag\(_{2}\)S/Ag ナノワイヤヘテロ構造の抵抗スイッチング。ナノテクノロジー。 https://doi.org/10.1088/0957-4484/18/48/485202 (2007)。

論文 PubMed Google Scholar

Liao, Z.-M.、Hou, C.、Zhang, H.-Z.、Wang, D.-S. & ユウ、D.-P. 単一の Ag\(_{2}\)S ナノワイヤのバイアス期間にわたる抵抗スイッチングの進化。応用物理学。レット。 https://doi.org/10.1063/1.3432665 (2010)。

記事 Google Scholar

Zhuge, F. et al. カルコゲニドベースの電気化学的金属化メモリセルにおける抵抗スイッチングのメカニズム。 AIPアドバンス https://doi.org/10.1063/1.4921089 (2015)。

記事 Google Scholar

チョッキーニ、N. 他カルコゲナイド相変化メモリにおけるバイポーラスイッチング。科学。代表者 https://doi.org/10.1038/srep29162 (2016)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Pi, C.、Ren, Y. & Chim, WK 硫化銀/銀薄膜およびナノワイヤアレイ構造におけるバイポーラ抵抗スイッチングと時間依存の SET プロセスの研究。ナノテクノロジー 21、085709。https://doi.org/10.1088/0957-4484/21/8/085709 (2010)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Wagenaar, JJT, Morales-Masis, M. & van Ruitenbeek, JM 観察、硫化銀の「量子化された」コンダクタンスステップ: 2 つの並列抵抗スイッチングメカニズム. J. Appl. Phys. 111, 014302. https://doi.org /10.1063/1.3672824 (2012)。

記事 ADS CAS Google Scholar

シリン、HO et al. リザーバーコンピューティングのためのニューロモーフィック原子スイッチネットワークの理論的および実験的研究。ナノテクノロジー 24、384004。https://doi.org/10.1088/0957-4484/24/38/384004 (2013)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Lilak, S. et al. ニューロモーフィック原子スイッチネットワークを使用した体内リザーバーコンピューティングによる音声数字の分類。フロント。ナノテクノロジー。 https://doi.org/10.3389/fnano.2021.675792 (2021)。

記事 Google Scholar

Lutz, C.、Hasekawa, T.、Chikyow, T. Ag\(_{2}\)S の原子スイッチに基づく意思決定のための「綱引き」。ナノスケール 8、14031–14036。 https://doi.org/10.1039/c6nr00690f (2016)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Ielmini, D. & Ambrogio, S. 新興ニューロモーフィックデバイス。ナノテクノロジー 31、092001。https://doi.org/10.1088/1361-6528/ab554b (2019)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Fu, K. et al. ニューロメムリスティブナノワイヤネットワークを使用したリザーバーコンピューティング。 2020 年ニューラルネットワーク国際合同会議 (IJCNN) に参加。 https://doi.org/10.1109/ijcnn48605.2020.9207727 (IEEE、2020)。

del Valle, J.、Ramírez, JG、Rozenberg, MJ & Schuller, IK 抵抗スイッチングベースのニューロモーフィックコンピューティングのための材料とデバイスにおける課題。Ｊ．Ａｐｐｌ．物理学。 https://doi.org/10.1063/1.5047800 (2018)。

記事 Google Scholar

Lu、W. & Lieber、CM ナノエレクトロニクスをボトムアップから説明。ナット。メーター。 6、841–850。 https://doi.org/10.1038/nmat2028 (2007)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Du、C.ら。時間情報処理に動的メモリスタを使用するリザーバーコンピューティング。ナット。共通。 https://doi.org/10.1038/s41467-017-02337-y (2017)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

サンタ、B.ら。酸化還元ベースのメムリスティブナノ接合における Ag フィラメントのユニバーサル 1/f タイプの電流ノイズ。ナノスケール。 11、4719–4725。 https://doi.org/10.1039/c8nr09985e (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

サンタ、B.ら。メムリスティブフィラメントのノイズ調整。 ACS アプリケーション。メーター。インターフェイス 13、7453 ～ 7460。 https://doi.org/10.1021/acsami.0c21156 (2021)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

ストルコフ、DB、スナイダー、GS、スチュワート、DR & ウィリアムズ、RS 行方不明のメモリスターが見つかりました。自然。 453、80–83。 https://doi.org/10.1038/nature06932 (2008)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Banerjee, S.、Bhattacharya, S. & Chakravorty, D. Ag\(_{2}\)S ナノ複合材料の抵抗率ヒステリシス。Ｊ．Ｐｈｙｓ．化学。 C 111、13410 ～ 13413。 https://doi.org/10.1021/jp073814b (2007)。

記事 CAS Google Scholar

Simonnin, P.、Sassi, M.、Gilbert, B.、Charlet, L. & Rosso, KM Ag\(_{2}\)SJ Phys. における相転移と液体状超イオン伝導化学。 C 124、10150–10158。 https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.0c00260 (2020)。

記事 CAS Google Scholar

Xu, Z.、Bando, Y.、Wang, W.、Bai, X. & Golberg, D. Ag\(_{2}\)S ナノスケールイオン伝導体のリアルタイム in situ HRTEM 分解抵抗スイッチング。 ACS Nano 4、2515 ～ 2522。 https://doi.org/10.1021/nn100483a (2010)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Cava, R.、Reidinger, F. & Wuensch, B. 186 ～ 325 °CJ 固体における高速イオン伝導体 \(\upbeta\)-Ag\(_{2}\)S の単結晶中性子回折研究州立化学。 31、69–80。 https://doi.org/10.1016/0022-4596(80)90009-2 (1980)。

記事 ADS CAS Google Scholar

彼、X ら。酸素空孔移動によって引き起こされる六方晶系WO3ナノワイヤーのメムリスティブ特性。ナノスク。解像度レット。 https://doi.org/10.1186/1556-276x-8-50 (2013)。

記事 Google Scholar

Xiao, M.、Musselman, KP、Duley, WW、Zhou, NY 単一の水熱法により Ti 箔上に成長させた TiO\(_{2}\) ナノワイヤネットワークの抵抗スイッチングメモリ。ナノマイクロレット。 https://doi.org/10.1007/s40820-016-0116-2 (2016)

記事 Google Scholar

ミラノ、G.ら。オールインワンのメムリスティブ機能とニューロモーフィック機能を組み合わせた自己制限型単一ナノワイヤーシステム。ナット。共通。 https://doi.org/10.1038/s41467-018-07330-7 (2018)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Wang、Z.ら。ニューロモーフィックコンピューティング用のシナプスエミュレーターとして拡散ダイナミクスを備えたメモリスタ。ナット。メーター。 16、101–108。 https://doi.org/10.1038/nmat4756 (2016)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

大野徹 & 長谷川徹. 走査型トンネル顕微鏡を用いた Ag\(_{2}\)S アイランド上の Ag 突起の観察。結果 5、182–183。 https://doi.org/10.1016/j.rinp.2015.08.004 (2015)。

記事 ADS Google Scholar

Guan, X.、Yu, S.、Wong, H.-SP 金属酸化物 RRAM のスイッチングパラメータの変動について - パート I: 物理モデリングとシミュレーション方法論。 IEEEトランス。電子デバイス 59、1172–1182。 https://doi.org/10.1109/ted.2012.2184545 (2012)。

記事 ADS Google Scholar

Shihong, MW、Prodromakis, T.、Salaoru, I.、Toumazou, C. 新しい抵抗スイッチング素子における電流パーコレーションチャネルのモデル化。 1206、2746 (2012)。

Zhang, K.、Du, Y. & Chen, S. サブ 30 nm 銀ナノワイヤは、光電子応用向けのワンポットポリオール法により共核剤として KBr を使用して合成されました。組織電子。 26、380–385。 https://doi.org/10.1016/j.orgel.2015.08.008 (2015)。

記事 CAS Google Scholar

チェン、C.ら。ナノワイヤーシーディングポリオールプロセスにおける銀ナノロッドの成長機構に関する研究。メーター。化学。物理学。 107、13-17。 https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2007.06.048 (2008)。

記事 CAS Google Scholar

アンドレス、LJ 他オーダーメイドの透明導電性電極用の超長銀ナノワイヤーの迅速合成: 有機太陽電池における概念実証。ナノテクノロジー。 https://doi.org/10.1088/0957-4484/26/26/265201 (2015)。

論文 PubMed Google Scholar

Sadovnikov, SI & Gusev, AI ナノ構造硫化銀の最近の進歩: 合成と非化学量論から特性まで。 J. メーター。化学。 A 5、17676–17704。 https://doi.org/10.1039/c7ta04949h (2017)。

記事 CAS Google Scholar

Levard, C. et al. 水溶液中での PVP コーティング銀ナノ粒子の硫化プロセス: 溶解速度への影響。環境。科学。テクノロジー。 45、5260–5266。 https://doi.org/10.1021/es2007758 (2011)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Hebb, MH 硫化銀の電気伝導率。Ｊ．Ｃｈｅｍ．物理学。 20、185–190。 https://doi.org/10.1063/1.1700165 (1952)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Motte, L. & Urban, J. 硫化銀ナノ結晶上の銀クラスター: 電子ビーム照射後の合成と挙動。Ｊ．Ｐｈｙｓ．化学。 B 109、21499–21501。 https://doi.org/10.1021/jp0542322 (2005)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Gusev, A. & Sadovnikov, S. ナノスケール Ag\(_{2}\)S/Ag ヘテロ構造の構造と特性。メーター。レット。 188、351–354。 https://doi.org/10.1016/j.matlet.2016.11.111 (2017)。

記事 CAS Google Scholar

ナヤック、A. et al. Ag\(_{2}\)S 原子スイッチのスイッチング時間を決定するレート制限プロセス。Ｊ．Ｐｈｙｓ．化学。レット。 1、604–608。 https://doi.org/10.1021/jz900375a (2010)。

記事 CAS Google Scholar

寺部和也、中山哲也、長谷川哲也、青野正史固体電気化学反応によるナノスケール銀クラスターの形成と消失。Ｊ．Ａｐｐｌ．物理学。 91、10110。https://doi.org/10.1063/1.1481775 (2002)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Zhang, M. & Lian, X. 電気化学的放電エッチングによる高アスペクト比白金マイクロプローブの迅速な製造。資料 9、233。https://doi.org/10.3390/ma9040233 (2016)。

論文 ADS CAS PubMed Central Google Scholar

Khan, Y.、Al-Falih, H.、Zhang, Y.、Ng, TK & Oi, BS タングステン走査プローブ顕微鏡チップの 2 段階制御可能な電気化学エッチング。科学牧師。インストラム。 https://doi.org/10.1063/1.4730045 (2012)。

論文 PubMed Google Scholar

Wong, H.-SP et al. 金属酸化物RRAM。手順 IEEE 100、1951 ～ 1970 年。 https://doi.org/10.1109/jproc.2012.2190369 (2012)。

記事 CAS Google Scholar

Gubicza、A. et al. Ag-Ag\(_{2}\)S-Ag メモリスタの非対称誘起抵抗スイッチングにより、原子スケールのメモリ設計が簡略化されます。科学。代表者 https://doi.org/10.1038/srep30775 (2016)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Allen, RL & Moore, WJ 硫化銀中の銀の拡散。Ｊ．Ｐｈｙｓ．化学。 63、223–226。 https://doi.org/10.1021/j150572a021 (1959)。

記事 CAS Google Scholar

Frick, N. & LaBean, T. nfrik/CircuitSymphony: rel-osx-v9.0.1。 https://doi.org/10.5281/zenodo.4545814 (2021)。

キム、YJ 他化学的に修飾された多層カーボンナノチューブ/エポキシ複合材料の導電率。カーボン 43、23 ～ 30。 https://doi.org/10.1016/j.carbon.2004.08.015 (2005)。

記事 CAS Google Scholar

Akiba, T.、Sano, S.、Yanase, T.、Ohta, T. & Koyama, M. Optuna: 次世代ハイパーパラメータ最適化フレームワーク (2019)。 1907.10902。

Stevens、CF & Zador、AM 入力の同期と皮質ニューロンの不規則な発火。ナット。神経科学。 1、210–217。 https://doi.org/10.1038/659 (1998)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Rusakov、DA、Savtchenko、LP、Latham、PE ノイズの多いシナプスコンダクタンス: バグですか、それとも機能ですか? トレンド神経科学。 43、363–372。 https://doi.org/10.1016/j.tins.2020.03.009 (2020)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Harris, JJ、Jolivet, R. & Attwell, D. シナプスエネルギーの使用と供給。ニューロン 75、762 ～ 777。 https://doi.org/10.1016/j.neuron.2012.08.019 (2012)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Zhang, S. et al. 高い可視光光触媒活性を持つ Ag-Ag\(_{2}\)S ヘテロデンドライトの容易な調製。 J. メーター。科学。 53、6482–6493。 https://doi.org/10.1007/s10853-018-2032-y (2018)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Xiong、J.ら。多様な用途を備えた多機能 1D/2D 階層 Ag-Ag\(_{2}\)S ナノワイヤ/ナノシートヘテロ構造の雰囲気合成。 CrystEngComm 18、930–937。 https://doi.org/10.1039/c5ce02134k (2016)。

記事 CAS Google Scholar

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MM3A ナノマニピュレーターを提供してくださった Lorenz Lechner 博士 (Kleindiek Nanotechnik GmbH) に感謝します。著者らは、米国国立科学財団助成金 NSF-CISE-CCF 1748459 からのこのプロジェクトへの財政的支援を認めています。この研究の一部は、ノースカロライナ州立大学の分析機器施設 (AIF) で実施されました。ノースカロライナ州と国立科学財団 (賞番号 ECCS-1542015)。この研究では、国立科学財団 (DMR-1726294) の支援を受けて取得した AIF の機器を利用しました。 AIF は、国家ナノテクノロジー調整インフラストラクチャー (NNCI) のサイトであるノースカロライナリサーチトライアングルナノテクノロジーネットワーク (RTNN) のメンバーです。

ニコライ・フリックとマハシッド・ホセイニの著者も同様に貢献しました。

ノースカロライナ州立大学、材料科学および工学、ローリー、27606、米国

ニコライ・フリック、マハシッド・ホセイニ、ミン・ガオ、トーマス・H・ラビーン

ノースカロライナ州立大学、物理学、ローリー、27606、米国

マフシド・ホセイニ

ノースカロライナ州立大学、生物医工学、ローリー、27606、米国

ダミアン・ギルボー

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NF、MH、および TL が実験を考案および設計し、NF、MH、および MG が実験を実行し、MH、NF、DG、および TL がデータを分析し、MH が特性評価を実行し、NF、MH、DG、および TL が論文を執筆しました。著者全員が原稿をレビューしました。

ニコライ・フリックへの手紙。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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Frick、N.、Hosseini、M.、Guilbaud、D. 他。単一の Ag2S ナノワイヤにおける確率的抵抗スイッチングのモデル化と特性評価。 Sci Rep 12、6754 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-09893-4

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公開日: 2022 年 4 月 26 日

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