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Memristive und memsensorische Bauteile für Filament-freie niedrig verknüpfte CNT Netzwerke

Fachliche Zuordnung Herstellung und Eigenschaften von Funktionsmaterialien
Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
Förderung Förderung von 2014 bis 2021
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 239767484
 
Unsere neuartigen experimentellen und theoretischen Ergebnisse an horizontalen und vertikalen memristiven Bauelementen ermöglichen sowohl ein grundlegendes Verständnis als auch neue Anwendungsmöglichkeiten. Experimente ebenso wie Simulationsrechnungen liefern starke Hinweise, dass entgegen Literaturergebnissen eine Limitierung der Beweglichkeit von Ag-Ionen (z.B. durch Übergang von reinen Ag Nanopartikeln zu AgAu-Legierungsnanopartikeln) notwendig ist, um Filament-freies Schalten von memristiven Bauelementen zu ermöglichen. Den inzwischen gut charakterisierten Aufbau für die Deposition von Metall-Nanoclustern definierter Größe und Zusammensetzung werden wir verwenden, um einerseits ein tieferes Verständnis des Filament-freien Ag-Ionen Transportes in nichtleitenden Matrizen zu erhalten, insbesondere durch in situ Untersuchungen, und um zuverlässige memristive Bauelemente für gering verknüpfte Netzwerke zu fertigen. Der Fokus liegt hierbei auf nicht oxidischen Matrizen, um die Wechselwirkung mit Oxid-Defekten zu vermeiden. Neben den Vorteilen für die in-situ Charakterisierung werden die horizontal orientierten Bauelemente als neue Memsensoren eingesetzt. Diese Kombination aus memristiven Bauelementen und Sensoren konnte bereits demonstriert werden. Schließlich werden wir mit der Expertise aus vielen experimentellen Vorarbeiten "sparse networks" aus CNTs herstellen und untersuchen, um mehrere Fragestellungen aufzuklären: a) Kontaktieren memrisitiver Metall-Oxid Sensoren an einfache neuronale Netze, b) direkte Bildung neuronaler Netze durch nachträgliche AgAu-Cluster Deposition, c) "gering verknüpfte CNT Netzwerke" als verbindendes Netzwerk für memristive Bauelemente. Ein finales Ziel wäre ein eigenständiges entscheidungstreffendes neuronales Netzwerk, das auf durch die Umgebung beeinflusste reale Signale als Input reagiert.
DFG-Verfahren Forschungsgruppen
 
 

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