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△ [20a-222-4] Cu上部電極を用いたTa2O5-δ抵抗変化型多値メモリ特性の実現
キーワード:抵抗変化メモリ、多値動作、タンタル酸化物
機械学習に向けるニューラルネットワークは人工知能実現の有効な手段であるが、大規模化に向けて消費電力の低減が必須となり、そのためにはハードウエアによるシナプス機能の実現が必要となる。Taを上部電極にしたTa2O5-δを用いたReRAMには、絶縁膜の成膜条件によってアナログ特性の出現率や安定性などの改善が可能であることが報告されている。今回では、Ta2O5-δを用いたReRAMの上部電極をCuに変え、Ta上部電極のデバイスの多値・アナログ特性との違いを評価した。