Défi technologique : Data intelligence dont Intelligence Artificielle (en savoir +)
Département : Département Composants Silicium (LETI)
Laboratoire : Laboratoire Caractérisation Electrique et Fiabilité
Date de début : 01-10-2023
Localisation : Grenoble
Code CEA : SL-DRT-23-0398
Contact : jean.coignus@cea.fr
La découverte récente des propriétés ferroélectriques du HfO2 génère un fort intérêt pour de nouvelles applications mémoires. En particulier, les jonctions tunnel ferroélectriques à base de HfO2 (Ferroelectric Tunnel Junctions, FTJ) sont des mémoires résistives dans lesquelles le transport électronique, et donc la conductance du dispositif, est modulée par l'orientation des dipôles ferroélectriques dans la couche de HfO2. Ainsi, les FTJ à base de HfO2 sont envisagées pour reproduire un comportement synaptique dans des circuits neuromorphiques grâce à leur capacité de programmation électrique progressive (potentiation, dépression?), ainsi qu'à la lecture non destructive des états mémoire. Le doctorat consistera à : - Optimiser les dispositifs FTJ élementaires, notamment vers des opérations de lecture rapide, à l'aide de couches ferroélectriques en dessous du standard actuel de 10nm. Atteindre des couches ferroélectriques plus fines tout en préservant une modulation de conductance satisfaisante est un défi qui nécessitera une compréhension fine du matériau ferroélectrique au niveau cristallographique. - Evaluer les performances de la technologie FTJ pour des applications neuromorphiques, au moyen de séquences électriques à même de reproduire des signaux synaptiques. - Caractériser les dispositifs FTJ dans un environnement de circuit réaliste, en tirant partie de designs neuromorphiques.
