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Projekt
Organische Memkondensatoren für großflächige, neuromorphe Mustererkennung: Entwicklung eines elektronischen Fallensystems (MemTrap)
Antragsteller
Dr.-Ing. Bahman K. Boroujeni; Professor Dr.-Ing. Frank Ellinger; Professor Dr. Stefan Mannsfeld
Fachliche Zuordnung
Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
Förderung
Förderung seit 2020
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 441887819
Mit diesem Antrag wollen wir die Integration einer kürzlich von uns entwickelten, neuen Speicherstruktur ("pinMOS") untersuchen, die als Hybrid aus einer konventionellen p-i-n OLED und einem MOS Kondensator aufgefasst werden kann, in organischen Schaltkreisen untersuchen. In Vorexperimenten konnten wir typischen Memkondensatorverhalten beobachten und sehr gut reproduzierbare, von der Spannungshistorie abhängige Kondensatorzustände beobachten. Mit dieser Forschung wollen wir dieses Bauelement auch in Hinsicht auf komplexere Anwendungen auf der Systemebene weiterentwickeln. Dazu werden wir diese Technologie in enger Zusammenarbeit zwischen der teilnehmenden experimentellen Gruppe (Mannsfeld) und der Schaltkreisentwurf- und Modellierungsgruppe (Ellinger, Boroujeni) entwickeln. Um auf eine realistische Systemanwendung abzuzielen, wurde eine Anwendung mit wichtigen technologischen Aspekten und gleichzeitig signifikanter gesellschaftlicher Wichtigkeit gewählt. Da Lebensmittel eine Grundlage menschlichen Lebens darstellen, ist die Entwicklung ökologisch verträglicher Methoden zur Erhöhung von Ernteerträgen vonhoher Bedeutung. Dieses System benötigt ein großflächiges Netzwerk von nano-Watt Ereignisdetektoren mit eingebauter Speicherung der Impedanzverläufe. Anders als Memristoren benötigen Memkondensatoren keine statische Leistung und sind daher exzellent für den letzteren Zweck geeignet. Während der ersten Phase des SPP werden wir uns auf die Entwicklung der Integration der Memkondensatoren und Organischen Transistoren (inkl. passive Bauelemente) in funktionsfähige Ereignisdetektor- und Mustererkennungsschaltkreise eines Pixels konzentrieren. Für diese Schaltkreise werden durch theoretische Optimierung und Simulationen, sowie Modellierung mit Werkzeugen wie Verilog-A, circuit simulators, MATLAB, and SystemC durchgeführt.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
