机器学习力场与量子输运计算结合研究阻变存储器单元器件

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背景

电阻式随机存取存储器(ReRAM),如导电桥接 RAM(CBRAM)具有非易失性和快速开关速度,为当今领先的存储器技术(如闪存)提供了一种很有前途的替代方案,吸引了大量关注。CBRAM 电池由金属/氧化物/金属结构组成,其中典型的非晶绝缘层可以在施加外部电压时通过金属丝的可逆生长在高电阻状态和低电阻状态之间切换。为了将这项技术推向极限,器件尺寸已经缩小,只有很少的原子参与开关过程。为了提高器件的性能和可靠性,需要在原子水平上清楚地了解开关机制。已有文献报道使用基于分子动力学的模型来研究金属离子在氧化物中的迁移。这种方法通常包括随后对导电细丝原子的渗入分析,以确定接通和断开状态,而不考虑细丝的实际几何形状和电子结构。

研究内容

本文作者提出了一个模拟框架来模拟 Ag/a-SiO2 导电桥接随机存取存储器(CBRAM)的开关行为。基本方法是使用力场的经典分子动力学模拟来研究开关过程的动力学,然后使用从头计算来确定体系的电学性质。通过对氧化物的结构分析,作者揭示了开关机制依赖于由大的 SiO2 环型结构构成的优选通道,Ag+ 离子通过该通道迁移。此外,作者还验证了在这种通道中只移动几个原子可以使电阻状态改变几个数量级。

作者研究的典型结构的 Ag/a-SiO2/Ag CBRAM 单元器件如下图。Ag、Si 和 O 原子分别显示为灰色、黄色和红色球体。将截头锥形 Ag 丝作为种子插入氧化物中,在丝尖端和对电极之间留下 1.2 nm 的间隙。箭头表示外加电压时的电场分布状况。

所有的基于力场的分子动力学(FFMD)模拟都是用 QuantumATK 和矩张量势(MTP)框架下的机器学习力场进行模拟的。室温 300 K 下的时间步长为1 fs。MTP 参数的训练使用了多种不同的 Ag/SiO2 界面、团簇和细丝的一组代表性第一原理动力学(AIMD)轨迹。外电压对 FFMD 的影响采用附加项修改作用在每个原子上的力,这一项由原子的电荷以及所施加的电场决定。可以得到开关过程中的典型结构变化。

得到的典型结构可以使用 DFT-NEGF 方法研究导电性,这在 QuantumATK 中是广受欢迎的功能,而且使用起来也更为便捷。这种方法可以将 MD 的时间域结构变化与器件的开关通断关联起来,细致的研究结构变化的机制。

参考

  • Aeschlimann, et al. Insights into Few-Atom Conductive Bridging Random Access Memory Cells with a Combined Force-Field/Ab Initio Scheme. Solid-State Electronics 2023, 199, 108493. https://doi.org/10.1016/j.sse.2022.108493.

 
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