X射线总电离剂量抑制基于SnO的忆阻器的抑制性可塑性及其对神经形态计算的影响

《Advanced Electronic Materials》：X-Ray TID Suppresses Inhibitory Plasticity of SnO-Based Memristors and Its Impact on Neuromorphic Computation

　　

X射线总电离剂量（TID）显著改变基于SnO的易失性忆阻器中的突触可塑性，这类器件在辐射暴露环境中对神经形态计算具有前景。研究人员进一步观察到，在复位后开始训练时，突触操作变得更稳定，表明存在协议依赖的变异性缓解。设备参数化的卷积神经网络模拟表明，辐照器件中的非线性度和周期变异均降低，导致训练精度更高（200个周期后约80%），优于未辐照器件（低于50%）；混淆矩阵分析进一步强调非线性度比原始动态范围对性能更关键。为解释这一现象，研究人员提出一种传导机制，该机制考虑了辐照下的增强、弛豫和抑制动力学。这些发现表明，辐射诱导的改性——通常被认为是有害的——可被利用来增强易失性忆阻器中的关键突触指标。研究人员强调一种设计权衡，即线性和稳定性可能优先于原始动态范围以提高学习精度，这使得TID调谐忆阻器成为在极端环境中运行的稳健神经形态硬件的候选者。

在航空航天、核能及医疗设施等极端环境中，电子应用需具备高辐射容限。半导体吸收电离辐射能量（如X射线、γ射线、质子及电子）后，其性能会发生变化，进而导致器件乃至系统故障，此现象称为总电离剂量损伤。忆阻器作为一种新兴存储技术，因其独特的夹层结构仅需纳米级半导体层，允许电离辐射穿透而减少能量沉积，从而展现出优于其他存储技术的抗辐射能力。然而，精确评估辐射程度对存储功能的影响，仍是制定辐射损伤缓解策略的关键。忆阻器能模拟哺乳动物大脑的突触功能，通过电刺激实现增强和抑制性可塑性，其中抑制性可塑性也可在无刺激状态下发生，表现为短时记忆行为，这对神经形态计算至关重要。尽管多种金属氧化物忆阻器（如TaO_x、HfO_x、TiO_x等）已在空间和核环境研究中被广泛探索，但X射线对SnO基忆阻器可塑性及其神经形态计算性能的影响，尤其是具有短时记忆特性的器件，仍鲜有研究。SnO材料因其在空间电子学中的应用潜力而备受关注，本研究旨在填补这一空白，探讨辐射诱导的塑性变化及影响卷积神经网络精度的关键参数。

研究人员采用光刻工艺在SiO₂晶圆上制备忆阻器阵列，结构为Ag/SnO/TiON/TiN。通过扫描透射电子显微镜/能量色散X射线光谱（STEM/EDX）分析，确认SnO/TiN界面形成厚度小于3 nm的TiON层，且SnO薄膜具有多晶四方结构。X射线光电子能谱（XPS）深度剖析未发现SnO层中氮的存在，尽管EDX信号可能受谱线重叠影响。器件采用无成型双极开关特性，具备多态电导，适合模拟突触行为。X射线辐照实验使用钨靶X射线源，剂量率为10.4 krad/min（SiO₂），总剂量达1 Mrad（SiO₂）。辐照后，器件电学特性未出现显著滞后差异，但突触可塑性明显改变。

研究发现，辐照后器件在复位后训练时表现出更稳定的突触操作，且抑制性响应减弱，导致动态范围减小。XPS分析显示，辐照后SnO薄膜中氧空位浓度增加，谱峰向高结合能偏移。温度系数测量表明，低阻态具有金属性导电特征，但高α值归因于易失性导致的纳米间隙效应。据此，研究人员提出一种传导机制：银电极在正偏压下形成导电桥，辐照产生的氧空位促进银离子迁移，形成混合结构，增强导电桥稳定性，从而抑制了抑制性响应。这种机制解释了辐照后非线性度降低和周期变异减小的现象。

为评估辐照对神经形态计算的影响，研究人员进行了卷积神经网络模拟，基于实测数据提取非线性度和周期变异参数。模拟采用三层的CNN，包含卷积、池化和ReLU激活，训练CIFAR-10数据集。结果显示，辐照器件的非线性度从0.054降至1.1（平均），周期变异降低两个数量级，训练精度在200个周期后达到80%，而原始器件低于50%。混淆矩阵分析表明，非线性度比动态范围对性能影响更关键。研究人员提出，辐照通过降低动态范围部分，使电导变化更均匀，从而减少非线性变异，提高学习一致性。

研究结论强调，辐射诱导的改性——通常被视为有害——可被利用来优化忆阻器的学习性能。通过优先考虑线性和稳定性而非原始动态范围，TID调谐忆阻器在极端环境中具有应用前景，如在核传感器中实时异常检测、高辐射通量下的预测性维护系统，以及CBRN场景中的事后监控。然而，这些结论受限于模拟中观察到的架构和操作窗口依赖性，某些网络拓扑可能需要更大的动态范围以实现最优精度。温度依赖性测量表明，导电桥弛豫和断裂过程受热加速，可能增强特定条件下的抑制行为，未来研究将系统探讨辐射剂量和剂量率对热加速抑制特性的影响。

主要技术方法包括：材料表征方面，采用STEM/EDX和XPS分析薄膜结构和成分；电学测量方面，使用脉冲方案触发增强和抑制，并测量温度系数以确定导电机制；模拟方面，通过曲线拟合提取非线性度参数，并利用最大似然估计模拟周期变异，采用CNN模拟评估计算精度。样本队列来源为自制的忆阻器阵列，辐照剂量率和总剂量均以SiO₂等效校准。

研究结果分为几个部分：首先，器件特性显示挥发性和可控电导；其次，辐照效应导致氧空位增加和抑制性减弱；再者，传导机制模型解释了辐照下的突触动力学；最后，CNN模拟表明非线性度降低提高训练精度。讨论部分指出，辐照的非线性度降低源于动态范围减小，但线性度提升对学习准确率更有利。结论翻译为：辐射诱导的改变可使忆阻器在神经形态计算中优先考虑线性和稳定性，从而提升极端环境下的学习性能，但需注意架构依赖性。