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Enregistrement W4400720917 · doi:10.1088/1361-6528/ad644f

CMOS-compatible Hf<sub>0.5</sub>Zr<sub>0.5</sub>O<sub>2</sub>-based ferroelectric memory crosspoints fabricated with damascene process

2024· article· en· W4400720917 sur OpenAlexafffund
Dorian Coffineau, Nicolas Gariépy, Benoît Manchon, Raphaël Dawant, Abdelatif Jaouad, Étienne Grondin, Serge Ecoffey, Fabien Alibart, Yann Beilliard, Andreas Ruëdiger, Dominique Drouin

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFerroelectric and Negative Capacitance Devices
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCHIST-ERACanada First Research Excellence Fund
Mots-clésMaterials scienceCopper interconnectFerroelectricityOptoelectronicsProcess (computing)DielectricComputer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report the fabrication of Hf0.5Zr0.5O2 (HZO) based ferroelectric memory crosspoints using a complementary metal-oxide-semiconductor-compatible damascene process. In this work, we compared 12 and 56 µm2 crosspoint devices with the 0.02 mm2 round devices commonly used as a benchmark. For all devices, a 9 nm thick ferroelectric thin film was deposited by plasma-enhanced atomic layer deposition on planarized bottom electrodes. The wake-up appeared to be longer for the crosspoint memories compared to 0.02 mm2 benchmark, while all the devices reached a 2Pr value of ∼50 µC cm−2 after 105 cycles with 3 V/10 µs squared pulses. The crosspoints stand out for their superior endurance, which was increased by an order of magnitude. Nucleation limited switching experiments were performed, revealing a switching time <170 ns for our 12 and 56 µm2 devices, while it remained in the µs range for the larger round devices. The downscaled devices demonstrate notable advantages with a rise in endurance and switching speed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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