OPTOELECTRONIC MEMRISTIVE DEVICES BASED ON OXIDE SEMICONDUCTORS FOR THE NEXT GENERATION OF INFORMATION TECHNOLOGY

Abstract

Neuromorphic computing is based on the development of device concepts which arise from biological neural systems. Memristors can behave as artificial synapses and are, therefore, promising candidates towards power-efficient systems for neuromorphic computing with high-density information, in- memory computation and parallel data processing. However, the requirements for a linear and sym- metric synaptic weight update and low cycle-to-cycle (C2C) and device-to-device (D2D) variabilities as well as the sneak-path current issue have been delaying its further development. Once these chal- lenges are overcome, artificial neural networks (ANNs) could be built in hardware using crossbars for pattern recognition applications. Moreover, in ANNs, optoelectronic memristors (OEMs) can act as an artificial retina and combine optical sensing and high-level image processing. In OEMs, resistive switch- ing (RS) can be controlled by both optical and electronic signals. Light can, therefore, be used as image input or as synaptic weigh modulator which provides a high-speed non-destructive method. In this dissertation, the development of an optoelectronic memristive system based on oxide-semi- conductors for image sensing, as well as the supporting read-out electronics for pattern recognition is presented. Firstly, an Indium-Gallium-Zinc Oxide (IGZO)-based memristor is developed, compatible with the IGZO-based thin-film transistor (TFT), providing the means for cost-efficient and fast chip fab- rication. The crosstalk challenge is solved by using TFTs as access devices to memristors and a 4 x 4 IGZO 1-transistor-1-memristor (1T1M) crossbar is successfully reported on a flexible polyimide sub- strate. Other state-of-art challenges are also tackled such as D2D and C2C variability and linear and symmetric plasticity characteristics is achieved, resulting in 93.2 % of pattern recognition accuracy in simulations. Moreover, the physical mechanism of interface-RS behavior is extensively studied and data retention is optimized by introducing a thin layer of Al2O3. Finally, the optoelectronic features of IGZO memristors are explored for visible light detection envisioning an upcoming integration in a pho- toperceptron hardware composed of OEMs and 1T1M crossbars in a prototype for neuromorphic vi- sion sensors.

A computação neuromórfica baseia-se no desenvolvimento de dispositivos cujo conceito advém de sistemas neuronais biológicos. Os memristors podem comportar-se como sinapses artificiais e são, portanto, excelentes candidatos para a conceção de sistemas energeticamente eficientes para com- putação neuromórfica com elevada densidade de informação, computação in-memory e processa- mento de informação paralelo. Contudo, problemáticas como a atualização linear e simétrica de peso sináptico, variabilidade tanto entre ciclos (C2C) como entre dispositivos (D2D), e o problema de sneak- path têm-se apresentado como barreiras ao desenvolvimento deste tipo de dispositivos. A resolução destas problemáticas torna possível a construção de redes neuronais artificiais em hardware, utili- zando crossbars para aplicações de reconhecimento de padrões. Além disto, em redes neuronais arti- ficiais, memristors optoeletrónicos poderão atuar como uma retina artificial e combinar deteção ótica e processamento de imagem de alto nível. O switching resistivo (RS) de memristors optoeletrónicos pode ser controlado tanto por sinais óticos como por sinais eletrónicos. Assim, a luz pode ser usada como imagem de input ou como modulador de peso sináptico, o que confere um método de alta ve- locidade não destrutivo. Nesta dissertação, é apresentado o desenvolvimento de um sistema memristivo optoeletrónico com base em óxidos semicondutores para deteção de imagem e o respetivo sistema eletrónico de leitura para reconhecimento de padrões. Primeiro, é desenvolvido um memristor de óxido de Índio- Gálio-Zinco (IGZO) compatível com o transístor de filme fino (TFT) de IGZO, potenciando a fabricação de chips rápida e económica. O crosstalk é resolvido com a utilização de TFTs como dispositivos de acesso aos memristors e é reportada com sucesso uma crossbar 1T1M de 4 x 4 células num substrato flexível de poli-imida. É atingida uma característica de plasticidade linear e simétrica, resultando numa precisão de reconhecimento de padrão de 93.2% em simulação. Para além disto, o mecanismo físico do comportamento de RS interfacial é estudado extensivamente e a retenção de informação é otimi- zada pela introdução de uma camada extremamente fina de Al2O3. Por último, as propriedades opto- eletrónicas de memristors de IGZO são exploradas para deteção de luz visível, com vista na integração de um photoperceptron hardware composto por memristors optoeletrónicos e crossbars 1T1M num protótipo de um sensor visual neuromórfico.