Ferroelectric Tunnel Junctions:Models for Memory and Neuromorphic Applications.

Dörfler, Andreas (2021). Ferroelectric Tunnel Junctions:Models for Memory and Neuromorphic Applications. Thèse. Québec, Doctorat en sciences de l'énergie et des matériaux, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 169 p.

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Résumé

Les ferroélectriques sont des matériaux qui manifestent une polarisation spontanée et inversible. Les plus célèbres représentants de ces matériaux sont les cristaux ioniques ayant une structure de pérovskite telle que le titanate de baryum et le titanate de zirconate de plomb, qui sont utilisés dans des capteurs et actionneurs [1–3], dans des applications électro-optiques [4], et dans des applications spécialisées de technologie de mémoire [5, 6]. Un de ces dispositifs de mémoire émergents est de type ferroélectrique à jonction de tunnel. Ce dispositif utilise l’état ferroélectrique pour moduler des courants tunnel entre les deux électrodes, constituant un dispositif de mémoire résistive non volatil et compact. Malgré le fait que cela a été prédit de façon théorique par T. Esaki en 1971, d’un point de vue pratique, le fait qu’un film ferroélectrique doive avoir une épaisseur nanométrique a fait en sorte que ce n’est aux débuts des années 2000 que cela a été démontré expérimentalement. Un des plus grands défis reliés aux pérovskites ferroélectriques consiste leur intégration dans les dispositifs semiconducteurs, particulièrement dans des applications telles que des dispositifs de mémoire, des enjeux de compatibilité avec les procédés de fabrication des semiconducteurs et des restrictions reliées à leur extensibilité à de plus grandes échelles ont entravé l’application industrielle étendue des ferroélectriques. Un nouveau matériau était nécessaire pour atténuer ces obstacles. Une alternative prometteuse est devenue disponible avec la découverte d’une phase ferroélectrique dans le HfO₂ dopé de silicium en 2011 par T. Böscke [7]. Cela a été une surprise puisque le matériau avait fréquemment été utilité comme diélectrique dans l’industrie des semiconducteurs. Cependant, une multitude de conditions de traitement et de transformation devaient être satisfaites pour obtenir une phase ferroélectrique. Tandis que la plupart des ferroélectriques perdent leurs caractéristiques à l’échelle nanométrique, des dimensions nanométriques sont nécessaires pour le HfO₂ dopé pour la formation d’une phase ferroélectrique suffisante, ce qui fait de ce matériau un candidat idéal pour la construction de minces couches de cellules de mémoire, notamment le type ferroélectrique à jonction de tunnel. Cependant, malgré les progrès significatifs, la compréhension actuelle de cette structure métastable et polycristalline demeure incomplète. Ce travail se penche sur certaines des exigences de conception théoriques et pratiques de la jonction de tunnel ferroélectrique à base de Hf₀.₅Zr₀.₅O₂. Nous évaluons ce dispositif de mémoire à deux terminaux à la lumière de ce nouveau matériau dans le but de comprendre et d’optimiser ses fonctionnalités et ses défauts en fonction de l’application d’une mémoire ou d’une configuration de réseau neutre. En fonction de sa polarisation, le film ferroélectrique induit des charges image dans les électrodes ce qui module la hauteur effective de la barrière de potentiel. En utilisant des matériaux avec des propriétés d’écrantage différentes, la barrière de potentiel effective est abaissée ou élevée, selon la polarisation. Pour fixer le dispositif à un certain état résistif, une tension est appliqué au-dessus du seuil du champ coercitif. L’état est lu à l’aide des voltages sous-coercitifs. Malgré ses excellentes propriétés prédites par la théorie, notamment une longue rétention, un affichage non-destructif, une adaptabilité excellente à grande échelle, une compatibilité aux CMOS et des vitesses d’écriture élevées prédites par la théorie, il existe plusieurs défis tels que la dégradation des électrodes, l’induction de sites vacants et des variations dans la performance électrique. Le dernier point est partiellement inhérent aux films polycristallins dans lesquels la hauteur des structures approche la taille du grain. À cause de sa capacité à commuter graduellement, le dispositif peut aussi être utilisé comme synapse pour le calcul neuromorphique. Dans ce contexte, nous étudions et quantifions la réponse d’apprentissage de la jonction tunnel ferroélectrique (FTJ).

Ferroelectrics are materials that exhibit spontaneous, switchable polarization. Their most promi nent representatives are ionic crystals with perovskite structure such as barium titanate and lead zirconate titanate, which are used in sensors and actuators [1–3], electrooptical applications [4], as well as in specialized applications of memory technology [5, 6]. One of these emerging memory devices is the ferroelectric tunnel junction type. This device uses the ferroelectric state to modulate tunneling currents between two electrodes, constituting a compact, non-volatile resistive memory device. Despite being theoretically predicted by T. Esaki in 1971, the practical requirement of a ferroelectric film with a nanometer thickness meant that it was not experimentally demonstrated until the early 2000s. One of the biggest challenges of the ferroelectric perovskites is their integra tion into semiconductor devices. Especially in applications such as memory devices, compatibility issues with the semiconductor manufacturing process, as well as scalability limitations impeded ferroelectrics from widespread industrial application. A new material was required to alleviate these roadblocks. A promising alternative became available with T. Böscke’s discovery of a ferroelectric phase in Si-doped HfO₂ in 2011 [7]. This came as a surprise, since the material had frequently been used as a dielectric in the semiconductor industry. However, a number of processing conditions must be met in order to obtain the ferroelectric phase. While most ferroelectrics lose their characteristics at the nanoscale, scales in the nanometer region are required for doped HfO₂ to build up significant amounts of ferroelectric phase, which makes it a prime candidate to construct thin film memory cells, including the ferroelectric tunnel junction type. However, despite significant progress, the current understanding of this metastable, polycrystalline structure is still incomplete. This work investigates some of the theoretical and practical design requirements of the Hf₀.₅Zr₀.₅O₂ based ferroelectric tunnel junction. We evaluate this two-terminal memory device in light of the new material in order to understand and optimize its features and shortcomings with respect to applications in a memory or neural network configuration. Depending on its polarization, the ferro electric film induces mirror charges within the electrodes which modulate the effective height of the potential barrier. Using materials with different shielding properties, the effective potential barrier is lowered or raised, depending on the polarization. To set the device to a certain resistive state, a voltage above the coercive field threshold is applied. The state is then read using sub-coercive voltages. Despite its theoretically excellent properties, such as long retention, non-destructive readout, excellent scalability, CMOS compatibility and high write speeds, there exist a number of challenges in the form of electrode degradation, induced vacancies, and variations in electrical performance. The last point is partially inherent to polycrystalline films where structure heights approach the grain size. Due to its ability to switch gradually, the device can also be used as a synapse for neuromorphic computing. In this context, we investigate and quantify the learning response of the FTJ.

Type de document:	Thèse Thèse
Directeur de mémoire/thèse:	Ruediger, Andreas
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Wagner, Ulrich
Mots-clés libres:	jonction tunnel ferroélectrique; mémoire résistive; couche mince de hafnia; changement de valence; modélisation numérique; synapse artificielle; ferroelectric tunnel junction; resistive memory; thin film hafnia; valency switching; numerical modeling; artificial synapse
Centre:	Centre Énergie Matériaux Télécommunications
Date de dépôt:	10 juin 2021 15:26
Dernière modification:	29 sept. 2021 16:01
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/11774

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