CN111477740B - 一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器及其制备方法 - Google Patents
一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器及其制备方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111477740B CN111477740B CN202010407534.1A CN202010407534A CN111477740B CN 111477740 B CN111477740 B CN 111477740B CN 202010407534 A CN202010407534 A CN 202010407534A CN 111477740 B CN111477740 B CN 111477740B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- quantum dot
- polymer
- layer
- simulating
- memristor
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 title claims abstract description 84
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 title claims abstract description 40
- 210000000225 synapse Anatomy 0.000 title claims abstract description 36
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 title claims abstract description 28
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 title claims description 9
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 claims abstract description 30
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 28
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims abstract description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims abstract description 20
- 229920006254 polymer film Polymers 0.000 claims abstract description 18
- 238000004528 spin coating Methods 0.000 claims abstract description 12
- 239000010408 film Substances 0.000 claims description 17
- 239000010409 thin film Substances 0.000 claims description 12
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 6
- 238000001291 vacuum drying Methods 0.000 claims description 5
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 4
- 239000003960 organic solvent Substances 0.000 claims description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 3
- 229920003229 poly(methyl methacrylate) Polymers 0.000 claims description 3
- 239000004926 polymethyl methacrylate Substances 0.000 claims description 3
- 238000002207 thermal evaporation Methods 0.000 claims description 3
- 238000001771 vacuum deposition Methods 0.000 claims description 3
- 229910010413 TiO 2 Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 238000001755 magnetron sputter deposition Methods 0.000 claims description 2
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 claims 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 claims 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 claims 1
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 abstract description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 6
- 230000006399 behavior Effects 0.000 abstract description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 4
- 230000005684 electric field Effects 0.000 abstract description 4
- 230000006386 memory function Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004377 microelectronic Methods 0.000 abstract description 2
- 239000011664 nicotinic acid Substances 0.000 abstract description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 abstract 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 abstract 1
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 9
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 8
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 6
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 5
- 239000001267 polyvinylpyrrolidone Substances 0.000 description 5
- 235000013855 polyvinylpyrrolidone Nutrition 0.000 description 5
- 229920000036 polyvinylpyrrolidone Polymers 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 4
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 4
- 239000002105 nanoparticle Substances 0.000 description 4
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 4
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 3
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 230000005476 size effect Effects 0.000 description 2
- 238000007613 slurry method Methods 0.000 description 2
- 238000005054 agglomeration Methods 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 125000000524 functional group Chemical group 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 150000002484 inorganic compounds Chemical class 0.000 description 1
- 229910010272 inorganic material Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000037427 ion transport Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000002159 nanocrystal Substances 0.000 description 1
- 210000000653 nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 231100000252 nontoxic Toxicity 0.000 description 1
- 230000003000 nontoxic effect Effects 0.000 description 1
- 231100000956 nontoxicity Toxicity 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 239000000376 reactant Substances 0.000 description 1
- 239000002002 slurry Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000005641 tunneling Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H10—SEMICONDUCTOR DEVICES; ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N—ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N70/00—Solid-state devices having no potential barriers, and specially adapted for rectifying, amplifying, oscillating or switching
- H10N70/20—Multistable switching devices, e.g. memristors
- H10N70/24—Multistable switching devices, e.g. memristors based on migration or redistribution of ionic species, e.g. anions, vacancies
-
- H—ELECTRICITY
- H10—SEMICONDUCTOR DEVICES; ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N—ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N70/00—Solid-state devices having no potential barriers, and specially adapted for rectifying, amplifying, oscillating or switching
- H10N70/011—Manufacture or treatment of multistable switching devices
-
- H—ELECTRICITY
- H10—SEMICONDUCTOR DEVICES; ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N—ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N70/00—Solid-state devices having no potential barriers, and specially adapted for rectifying, amplifying, oscillating or switching
- H10N70/801—Constructional details of multistable switching devices
- H10N70/881—Switching materials
-
- H—ELECTRICITY
- H10—SEMICONDUCTOR DEVICES; ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N—ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N70/00—Solid-state devices having no potential barriers, and specially adapted for rectifying, amplifying, oscillating or switching
- H10N70/801—Constructional details of multistable switching devices
- H10N70/881—Switching materials
- H10N70/883—Oxides or nitrides
- H10N70/8833—Binary metal oxides, e.g. TaOx
-
- H—ELECTRICITY
- H10—SEMICONDUCTOR DEVICES; ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N—ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N70/00—Solid-state devices having no potential barriers, and specially adapted for rectifying, amplifying, oscillating or switching
- H10N70/801—Constructional details of multistable switching devices
- H10N70/881—Switching materials
- H10N70/884—Switching materials based on at least one element of group IIIA, IVA or VA, e.g. elemental or compound semiconductors
- H10N70/8845—Carbon or carbides
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Bipolar Transistors (AREA)
- Carbon And Carbon Compounds (AREA)
Abstract
本发明提供了一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器，所述忆阻器包括从下至上依次设置的导电基底(1)、聚合物薄膜层(2)、碳基量子点层(3)、半导体量子点层(4)以及顶电极(5)。本发明所述的忆阻器结构在电场循环扫描下阻态持续变化，可以实现对神经突触的学习与记忆功能的模拟如长时程增强效应(LTP)和长时程抑制效应(LTD)。本发明所制备的阻变层均为溶液旋涂所得，可在柔性衬底上制备，应用可穿戴电子产品领域。器件具有尺寸小、结构简单、可集成芯片、功耗低的优点，可模仿人脑神经突触处理和学习工作行为，应用于新型微电子仿生单元，提高计算机的速度和并行处理能力。
Description
技术领域
本发明属于忆阻器技术领域，尤其是涉及一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器及其制备方法。
背景技术
忆阻器被认为是除电阻器、电容器、电感器的第四类基本无源电子器件。忆阻器由于能够记忆自身电阻状态，并能与传统集成电路相兼容，具有电阻值可随电压扫描连续变化的非线性传输特性，可以用来模拟神经突触行为。
对于忆阻器件，它通常是由导体和半导体层层组装得到的，层与层之间的界面是决定器件性能稳定的重要因素。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种性能更为稳定的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器及其制备方法。通过使用聚合物可以使得起到分散基体的作用，方便后续旋涂量子点的均匀分散；对于碳基量子点不仅可以形成均匀致密的薄膜，同时也可以钝化半导体量子点界面缺陷态，使得器件性能较为稳定。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器，所述忆阻器包括从下至上依次设置的导电基底、聚合物薄膜层、碳基量子点层、半导体量子点层以及顶电极。
进一步，所述聚合物薄膜层采用的聚合物为PVP或PMMA(聚甲基丙烯酸甲酯)。
这两种聚合物分子链之间的排斥作用有效防止了纳米粒子的团聚；它们可以为纳米粒子提供基体，便于在此基础上制备各种复合材料。
进一步，所述碳基量子点层为G QDs或C QDs。
进一步，所述聚合物薄膜层的厚度为5nm～30nm，所述碳基量子点层的厚度为5nm～30nm，所述半导体量子点层的厚度为30nm～200nm。
其中，随着聚合物薄膜层厚度的增加，会增大聚合物薄膜表面的粗糙度，降低了器件的稳定性。同时，较厚的聚合物薄膜，会使得器件整体电阻变大，这使得需施加较大的偏压，才会有明显的忆阻行为，不利于器件的实际应用。
随着碳基量子点层厚度增加，器件的开启电压变大，较大的开启电压，会影响器件的稳定性，同时也可能会使得薄膜中的官能团，或者悬键增加，使得器件的高阻态降低，也容易造成器件的波动性较大。
另外，半导体量子点层太厚，可能会使得形成的导电细丝传导路径太长，这时往往需要更大的偏压才可以使器件导通，会使得器件产生较大的功耗；半导体量子点层太薄，容易使得器件发生隧穿，产生较大的漏电流。
进一步，所述半导体量子点层采用ZnO、TiO2或ZnS中的一种。
进一步，所述半导体量子点的尺寸为2-20nm。
该尺寸的量子点可以产生以下效果：(1)量子尺寸效应：当半导体纳米粒子颗粒尺寸小于激子的玻尔半径时所产生的量子尺寸效应改变了半导体材料的能级结构，使之由一个连续的能带结构变为具有分子特性的分立能级结构；(2)表面效应：表面效应指的是纳米晶表面原子数和总原子数之比与颗粒直径成反比，随着颗粒直径变小，比表面积将会大幅度增大和表面积原子数的增多，这会导致原子配位不足，不饱和键和悬空键增多，具有较高的表面能和表面活性，这样会使得纳米颗粒表面具有大量的缺陷态，它们可以作为捕获电子和空穴的陷阱，不利于载流子的传输。
本发明还提供了一种如上述所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器的制备方法，该方法包括如下步骤：
(1)清洗导电基底，并通过UV清洗机处理导电基底表面；
(2)分别将聚合物、碳基量子点、半导体量子点溶于有机溶剂中，分别得到聚合物溶液、碳基量子点溶液、半导体量子点溶液；
将步骤(1)中处理好的基底依次旋涂上聚合物溶液、碳基量子点溶液、半导体量子点溶液，得到聚合物薄膜层、碳基量子点层、半导体量子点层，每一层涂好之后均放入真空干燥箱彻底干燥，进行下一层的旋涂；
(3)将步骤(2)制得的复合薄膜放于真空镀膜机内，采用磁控溅射或热蒸镀法，制备厚度为80-200nm的顶电极。
进一步，所述聚合物溶液的浓度为5mg/ml～20mg/ml。
随着聚合物浓度升高，会使得长距离离子传输路径更密集、更随机，造易成器件的不稳定性。
本发明还提供了一种如上述所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器在人工智能领域的应用。
相对于现有技术，本发明所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器具有以下优势：
(1)本发明所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器采用聚合物薄膜层，聚合物通常具有较好的成膜性，使用聚合物可以使得起到分散基体的作用，方便后续旋涂的量子点均匀分散，这样可以避免因量子点团聚而造成器件的不稳定性，而且还可以防止器件产生较大的漏电流，对器件起到保护作用。碳基量子点可以优化界面的某一性质，例如：降低载流子的注入提取能垒、平衡载流子的传输、阻挡载流子的反向传输、钝化界面缺陷等，从而优化了器件的性能，提升了器件的稳定性。此外，碳基量子点可以形成均匀致密的薄膜，以最大化界面接触面积、提供尽可能多的载流子转移通道；而且，碳基量子点材料具有无毒、生物相容性好，有优良的电子供体和受体特性，粒径小，荧光稳定性高。聚合物具有良好的成膜性能以及良好的载流子迁移性质。从整个器件制备来说，均采用匀胶旋涂的方法制备，成本低廉，安全无毒，有较好的稳定性，实验重复率高；且可在柔性衬底上制备，应用可穿戴电子产品领域。
(2)本发明所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器采用零维量子点构成的忆阻器，尺度小，功能性强，单一器件尺寸可以缩小到纳米级，其高的集成度，有望达到生物神经系统中突触的密度。
(3)本发明所述忆阻器的阻变层是采用溶胶凝浆法制备，溶胶凝浆法是指金属有机物或无机化合物经过溶液、溶胶、凝胶而固化，再经过低温热处理制备成氧化物或者其它固体的方法。此法具有以下特性：(1)首先反应温度低，一般在低温或者室温条件下就可以制备出所需的材料，其次反应物可以灵活多变，例如金属盐可以以无机盐、有机盐或纯盐的形式引入；(2)再者溶胶凝浆体系中组分扩散是在纳米级，故得到的产物粒径较小，反应容易控制，该方法在众多化学方法中比较成熟，而且制备方法比较简单，原料成本低廉，可以批量生产的特点。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器的结构示意图；
图2为结构为ITO/PVP/C QDs/ZnO QDs/Al的忆阻器在阳极施加连续正电压循环(0→+2V→0)的I-V曲线图；
图3为器件施加连续正电压循环(0→+3V→0)的I-V曲线图；
图4为器件施加连续负电压循环(0→-1V→0)的I-V曲线图；
图5为器件施加连续负电压循环(0→-3V→0)的I-V曲线图。
附图标记说明：
1-导电基底；2-聚合物薄膜层；3-碳基量子点层；4-半导体量子点层；5-顶电极。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器，所述忆阻器包括从下至上依次设置的导电基底(1)、聚合物薄膜层(2)、碳基量子点层(3)、半导体量子点层(4)以及顶电极(5)。
其中，导电基底(1)采用ITO基底，聚合物薄膜层(2)采用PVP(聚乙烯吡咯烷酮)，碳基量子点层(3)采用C QDs，半导体量子点层(4)采用ZnO QDs，顶电极(5)采用Al。
一种上述所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器的制备方法，该方法包括如下步骤：
(1)清洗导电基底(1)，并通过UV清洗机处理导电基底(1)表面；
(2)将聚合物分散在有机溶剂，通过匀胶法旋涂在导电基底1上，随后将其置于真空干燥箱处理得到聚合物薄膜层(2)；将碳基量子点分散在有机溶剂中，通过匀胶法旋涂在聚合物薄膜层2上，接着将其放于真空干燥箱干燥得到碳基量子点层(3)；将半导体量子点分散在溶剂中，通过匀胶法旋涂在碳基量子点层3上，移入真空干燥箱彻底干燥得到半导体量子点层(4)；
(3)将步骤(2)制得的复合薄膜放于真空镀膜机内，采用热蒸镀技术，制备厚度为80-200nm的顶电极。
以(0→V max→0)施加电压的方式为正向电压循环扫描方式，以(0→-Vmax→0)施加电压的方式为负向电压循环扫描方式。
当采用正向电压循环扫描方式连续施加电场时，电流值连续增大，可模拟突触的长时程增强过程，反向电压循环扫描方式施加电压时，多个循环下反向电流曲线基本重合，电阻状态不易分辨，这种不易识别的现象与记忆擦除类似于突触的长时程抑制。
即，该忆阻器表现为在双向电压的循环扫描下，器件导电特性显示出与循环次数相关的电流持续增大或者减小的行为，类似于突触的长时程增强或者抑制现象，可以模拟神经突触的学习和遗忘过程，适合人工智能领域。
定义顶电极接为阳极，底电极为阴极；定义在阳极施加连续正电压循环为正向电压循环扫描方式，反之，为负向电压循环扫描方式。
1.在进行循环扫描测试前先设置限制电流，防止因电流过大损伤器件。
2.当采用正向/负向电压循环扫描方式连续施加电场时，测试并比较每次器件电流的最大值/最小值。
图2给出本发明提供的器件ITO/PVP/C QDs/ZnO QDs/Al在保护电流为1mA条件下，在阳极施加连续正电压循环(0→+2V→0)的I-V曲线图，随着循环次数的增加，电流值持续增大，中间的多个阻态不重合，类似于突触的长时程增强效应。
图3为相同结构器件施加连续正电压循环(0→+3V→0)的I-V曲线图。当增大正向偏压时，器件的电流变化规律相同，但电流值的增长幅度更为明显，对应于突触的长时程增强行为。
图4为相同结构器件施加连续负电压循环(0→-1V→0)的I-V曲线图。增大负向偏压时，多个循环下的曲线基本重合，反向偏压下的电阻状态难以分辨，这种难以识别的现象类似于记忆擦除即遗忘的过程，与突触的长时程抑制相关。
图5为相同结构器件施加连续负电压循环(0→-3V→0)的I-V曲线图。当增大负向偏压时，除了第一个循环和第二个循环的最小电流值有明显差别，但随后的几个循环曲线则不易区分，对应于突触的长时程抑制行为。
本发明所述的忆阻器，在电场循环扫描下阻态持续变化，可以实现对神经突触的学习与记忆功能的模拟。本发明所制备的阻变层可在柔性衬底上制备，可应用在可穿戴电子产品。另外，功耗低和可集成的特点可作为新型微电子仿生单元应用于计算机等技术领域。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器的制备方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
(1)清洗导电基底(1)，并通过UV清洗机处理导电基底(1)表面；
(2)分别将聚合物、碳基量子点、半导体量子点溶于有机溶剂中，分别得到聚合物溶液、碳基量子点溶液、半导体量子点溶液；
将步骤(1)中处理好的基底依次旋涂上聚合物溶液、碳基量子点溶液、半导体量子点溶液，得到聚合物薄膜层(2)、碳基量子点层(3)、半导体量子点层(4)，每一层涂好之后均放入真空干燥箱彻底干燥，进行下一层的旋涂；
(3)将步骤(2)制得的复合薄膜放于真空镀膜机内，采用磁控溅射或热蒸镀法，制备厚度为80-200nm的顶电极。
2.根据权利要求1所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器的制备方法，其特征在于：所述聚合物溶液的浓度为5mg/ml～20mg/ml。
3.一种由权利要求1-2任一项所述的方法制备的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器，其特征在于：所述忆阻器包括从下至上依次设置的导电基底(1)、聚合物薄膜层(2)、碳基量子点层(3)、半导体量子点层(4)以及顶电极(5)。
4.根据权利要求3所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器，其特征在于：所述聚合物薄膜层(2)采用的聚合物为PVP或PMMA。
5.根据权利要求3所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器，其特征在于：所述碳基量子点层(3)为石墨烯量子点G QDs或碳量子点C QDs。
6.根据权利要求3所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器，其特征在于：所述聚合物薄膜层(2)的厚度为5nm～30nm，所述碳基量子点层(3)的厚度为5nm～30nm，所述半导体量子点层(4)的厚度为30nm～200nm。
7.根据权利要求3所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器，其特征在于：所述半导体量子点层(4)采用ZnO、TiO2或ZnS中的一种。
8.根据权利要求3所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器，其特征在于：所述半导体量子点的尺寸为2-20nm。
9.一种如权利要求3-8任一项所述的可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器在人工智能领域的应用。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010407534.1A CN111477740B (zh) | 2020-05-14 | 2020-05-14 | 一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器及其制备方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010407534.1A CN111477740B (zh) | 2020-05-14 | 2020-05-14 | 一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器及其制备方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111477740A CN111477740A (zh) | 2020-07-31 |
| CN111477740B true CN111477740B (zh) | 2023-09-26 |
Family
ID=71759905
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010407534.1A Active CN111477740B (zh) | 2020-05-14 | 2020-05-14 | 一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器及其制备方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111477740B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112909166B (zh) * | 2021-01-26 | 2022-11-25 | 天津理工大学 | 一种基于高分子电解质双层结构的神经突触仿生器件 |
| CN113488588B (zh) * | 2021-06-01 | 2022-11-01 | 北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院) | 一种由自组装异质结材料作为存储介质层构建的忆阻器及其制备方法 |
Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101913600A (zh) * | 2010-08-27 | 2010-12-15 | 上海交通大学 | 制备石墨烯/半导体量子点复合材料的方法 |
| CN103035842A (zh) * | 2013-01-04 | 2013-04-10 | 福州大学 | 一种基于石墨烯量子点掺杂的有机阻变存储器及制备方法 |
| WO2014193089A1 (ko) * | 2013-05-30 | 2014-12-04 | 부경대학교 산학협력단 | 탄소양자점의 제조방법 |
| CN105445254A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-03-30 | 福州大学 | 一种碳基量子点/纳米银表面增强拉曼基底的制备方法 |
| CN106033794A (zh) * | 2015-03-12 | 2016-10-19 | 中国科学院理化技术研究所 | 一种基于碳点/有机聚合物复合材料的记忆存储器件 |
| CN106449974A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-02-22 | 华南师范大学 | 基于MoS2量子点嵌入有机聚合物的阻变存储器及其制备方法 |
| CN106783861A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-31 | 深圳大学 | 一种基于黑磷量子点的柔性非易失型存储器及制备方法 |
| CN107863442A (zh) * | 2017-10-30 | 2018-03-30 | 深圳大学 | 一种柔性阻变式存储器及其制备方法 |
| CN108047472A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-05-18 | 天津宝兴威科技股份有限公司 | 一种基于石墨烯量子点掺杂的聚合物复合薄膜的制备方法 |
| CN108878661A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-23 | 西北工业大学 | 一种碳量子点修饰的钙钛矿太阳能电池的制备方法 |
| CN109082050A (zh) * | 2018-08-15 | 2018-12-25 | 武汉理工大学 | 一种CQDs@PVP/PVDF复合介电薄膜的制备方法 |
| CN109273985A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-01-25 | 暨南大学 | 一种纳米线激光器及其制备方法 |
| CN109411600A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-03-01 | 兰州大学 | 一种降低阻变存储器操作电压的方法及其阻变存储器 |
| CN109904316A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-06-18 | 南京大学 | 一种模拟神经突触的无机-有机/无机杂化双层纳米薄膜忆阻器及其制备方法 |
| CN109980100A (zh) * | 2017-12-27 | 2019-07-05 | Tcl集团股份有限公司 | 发光材料及其制备方法和qled器件 |
| CN110504357A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-26 | 济南大学 | 一种基于氧化锌量子点的多值阻变存储器及其制备方法和应用 |
| CN111009608A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-14 | 河北大学 | 一种固态电解质忆阻器及其制备方法和应用 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160087148A1 (en) * | 2014-09-19 | 2016-03-24 | National Cheng Kung University | Non-metallic semiconductor quantum dot and method of carrying out chemical reaction or photoluminescence reaction by using the same |
-
2020
- 2020-05-14 CN CN202010407534.1A patent/CN111477740B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101913600A (zh) * | 2010-08-27 | 2010-12-15 | 上海交通大学 | 制备石墨烯/半导体量子点复合材料的方法 |
| CN103035842A (zh) * | 2013-01-04 | 2013-04-10 | 福州大学 | 一种基于石墨烯量子点掺杂的有机阻变存储器及制备方法 |
| WO2014193089A1 (ko) * | 2013-05-30 | 2014-12-04 | 부경대학교 산학협력단 | 탄소양자점의 제조방법 |
| CN106033794A (zh) * | 2015-03-12 | 2016-10-19 | 中国科学院理化技术研究所 | 一种基于碳点/有机聚合物复合材料的记忆存储器件 |
| CN105445254A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-03-30 | 福州大学 | 一种碳基量子点/纳米银表面增强拉曼基底的制备方法 |
| CN106449974A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-02-22 | 华南师范大学 | 基于MoS2量子点嵌入有机聚合物的阻变存储器及其制备方法 |
| CN106783861A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-31 | 深圳大学 | 一种基于黑磷量子点的柔性非易失型存储器及制备方法 |
| CN107863442A (zh) * | 2017-10-30 | 2018-03-30 | 深圳大学 | 一种柔性阻变式存储器及其制备方法 |
| CN108047472A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-05-18 | 天津宝兴威科技股份有限公司 | 一种基于石墨烯量子点掺杂的聚合物复合薄膜的制备方法 |
| CN109980100A (zh) * | 2017-12-27 | 2019-07-05 | Tcl集团股份有限公司 | 发光材料及其制备方法和qled器件 |
| CN108878661A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-23 | 西北工业大学 | 一种碳量子点修饰的钙钛矿太阳能电池的制备方法 |
| CN109082050A (zh) * | 2018-08-15 | 2018-12-25 | 武汉理工大学 | 一种CQDs@PVP/PVDF复合介电薄膜的制备方法 |
| CN109411600A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-03-01 | 兰州大学 | 一种降低阻变存储器操作电压的方法及其阻变存储器 |
| CN109273985A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-01-25 | 暨南大学 | 一种纳米线激光器及其制备方法 |
| CN109904316A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-06-18 | 南京大学 | 一种模拟神经突触的无机-有机/无机杂化双层纳米薄膜忆阻器及其制备方法 |
| CN110504357A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-26 | 济南大学 | 一种基于氧化锌量子点的多值阻变存储器及其制备方法和应用 |
| CN111009608A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-14 | 河北大学 | 一种固态电解质忆阻器及其制备方法和应用 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Chandrasekar Perumalveeramalai等.Flexible Memristive Device Based on WSe2 Quantum Dots Sandwiched Between Two Poly Methyl Methacrylate Layers.2019,第40卷(第7期),1088-1090. * |
| 张磊.基于石墨烯氧化物量子点的阻变存储及神经突触仿生器件研究.2019,1-53. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111477740A (zh) | 2020-07-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Dai et al. | Recent advances in transistor‐based artificial synapses | |
| Yu et al. | An electronic synapse device based on metal oxide resistive switching memory for neuromorphic computation | |
| CN111477740B (zh) | 一种可模拟神经突触的聚合物/量子点薄膜忆阻器及其制备方法 | |
| KR102338409B1 (ko) | 포르피린 멤리스터 및 그의 제조 방법 | |
| Li et al. | A flexible transient biomemristor based on hybrid structure HfO2/BSA: Au double layers | |
| CN107895757A (zh) | 一种量子电导特性可控的纳米点接触 | |
| Wang et al. | Switching-enhanced RRAM for reliable synaptic simulation and multilevel data storage | |
| Wang et al. | Biomemristors-based synaptic devices for artificial intelligence applications | |
| Asif et al. | Synaptic plasticity and learning behaviour in multilevel memristive devices | |
| Kim et al. | Diverse synaptic weight adjustment of bio-inspired ZrOx-based memristors for neuromorphic system | |
| Banerjee et al. | Graphene oxide thin films for resistive memory switches | |
| Yang et al. | Polymer synaptic transistors from memory to neuromorphic computing | |
| Wang et al. | Soybean-Based memristor for multilevel data storage and emulation of synaptic behavior | |
| CN112614937B (zh) | 一种电极修饰层、忆阻器及其制备和控制方法 | |
| Ding et al. | Study of a stretchable polymer for adjustable flexible organic memristor | |
| CN110443345B (zh) | 一种调控纳米分子神经网络电脉冲发放行为的方法 | |
| CN114899312B (zh) | 一种基于叠层结构的氧化石墨烯忆阻器及其制备方法 | |
| CN114628579A (zh) | 一种基于水溶性聚合物的质子型忆阻器及其制备 | |
| Wang et al. | Forming-free plant resistive random access memory based on the Coulomb blockade effect produced by gold nanoparticles | |
| CN110504357B (zh) | 一种基于氧化锌量子点的多值阻变存储器及其制备方法和应用 | |
| Cao et al. | Recent advances of carbon dot-based memristors: Mechanisms, devices, and applications | |
| Wang et al. | Photoelectric biomemristors for artificial visual perception systems | |
| Wang et al. | Amylum Resistive Random Access Memory Based on the Quantization Effect of Gold Nanoparticles | |
| Ryu et al. | Electrical synaptic devices with a high recognition rate based on eco-friendly nanocomposites of a poly (methyl methacrylate) matrix embedded with graphene quantum dots for neuromorphic computing | |
| Zhao et al. | Nonvolatile resistive switching characteristics based on Ni–Al LDHs and its electronic synapse application |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20200731 Assignee: TIANJIN TIAN YUAN ELECTRICAL MATERIALS CO.,LTD. Assignor: TIANJIN University OF TECHNOLOGY Contract record no.: X2024980003375 Denomination of invention: A polymer/quantum dot thin film memristor capable of simulating neural synapses and its preparation method Granted publication date: 20230926 License type: Common License Record date: 20240322 |
|
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20200731 Assignee: TIANJIN ZHUJIN TECHNOLOGY DEVELOPMENT Corp. Assignor: TIANJIN University OF TECHNOLOGY Contract record no.: X2024980003446 Denomination of invention: A polymer/quantum dot thin film memristor capable of simulating neural synapses and its preparation method Granted publication date: 20230926 License type: Common License Record date: 20240325 |
|
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |