Dependencia de la respuesta eléctrica de dispersiones de PSS+NCNTs aplicadas a memorias resistivas.

Abstract

"Sistemas computacionales en la actualidad requieren continuamente una incorporación estratégica con elementos físicos de inteligencia artificial. Una propuesta interesante surge en memorias resistivas inspiradas en la forma que se transmite la información en nuestro sistema nervioso. Este concepto permite una arquitectura mucho más sencilla que la utilizada en la computación basada en transistores. Algunas importantes ventajas de las memorias resistivas son su flexibilidad de uso, como su nativa incorporación en sistemas neuromórficos y también su posible implementación como elementos de memoria no volátil en sistemas digitales. Una memoria resistiva se compone principalmente de dos electrodos metálicos arriba y abajo, y en medio de ellos, una capa activa responsable del cambio de resistencia del dispositivo. Esta capa es dependiente del voltaje que se aplique a través de los electrodos y el cambio en la resistencia se guarda en el dispositivo para ser leído posteriormente como unos y ceros en un dispositivo digital. Los nanotubos de carbono (CNTs) han encontrado desde su descubrimiento y síntesis una gran cantidad de aplicaciones. Las memorias resistivas no han sido la excepción. Cuando estos son usados como componente de la capa activa, permiten el paso controlado de portadores de carga de un electrodo a otro. Para lograr un control preciso, es prioritario, obtener una dispersión homogénea de los nanotubos en esta capa. Este trabajo se concentra en la respuesta electrónica de memorias resistivas con una capa activa de nanotubos de carbono dopados con nitrógeno (NCNTs) en una matriz de poliestireno sulfonado (PSS) entre dos electrodos de aluminio. En este trabajo se encontró una dependencia de las concentraciones de CNTs con la respuesta de los dispositivos. Si la concentración de NCNTs es del 1% en peso, los dispositivos muestran un comportamiento de memoria regrabable. Este comportamiento de memoria se basa en procesos de atrapamiento/liberación de carga. Mientras que con una concentración de NCNTs del 3 % en peso, su comportamiento reescribible está relacionado con la generación de vacantes de oxígeno (VO) en la delgada capa de óxido de Al nativo (AlOx) del electrodo inferior durante el primer barrido de voltaje."

"Artificial intelligence is here to stay, and not only as a software responsible for so many debates, but in the hardware as the incorporation of neuromorphic chips in computers–devices based in the way the information is transmitted in our brain. One interesting component in the brain-inspired computing is the so called memristor–from memory resistor and called resistive memories as well–such devices have the capability to remember its resistance state according to the voltage applied across the device. Some important advantages of this kind of devices are their flawless incorporation onto neuromorphic computing because biological neuron interconnections (synapses) work the same way as resistive memories. A resistive memory is mainly composed of two metal electrodes top and bottom, and in between them, an active layer responsible for the change of resistance of the device. This layer is dependent on the voltage applied across the electrodes and the change in resistance is stored in the device to be read later as 1's and 0's in a digital device. Carbon nanotubes (CNTs) have found since their discovery and synthesis many applications. Resistive memories have not been the exception. When these are used as a component of the active layer, they allow the controlled passage of charge carriers from one electrode to another. To achieve precise control, it is a priority to obtain a homogeneous dispersion of the nanotubes in this layer. This work focuses on the electronic response of resistive memories with an active layer of nitrogen-doped carbon nanotubes (NCNTs) in a sulfonated polystyrene (PSS) matrix between two aluminum electrodes, where a dependence of the NCNTs concentrations on the response of the devices was found. If the concentration of NCNTs is greater than 1% by weight (wt%), the devices show rewritable memory behavior. This memory behavior is based on charge trapping/detrapping processes. While at 3 wt% NCNTs concentration, their rewritable behavior is related to the generation of oxygen vacancies (VO) in the thin native Al oxide (AlOx) layer of the bottom electrode during the first voltage sweep."