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Enregistrement W4410267946 · doi:10.1002/advs.202416305

Residual Stresses and Micro‐voids Propel Metal Diffusion for Filament‐Based Memristors

2025· article· en· W4410267946 sur OpenAlexafffund
Joel Y. Y. Loh, Jason X.‐J. Yuan, Samuel Moor‐Smith, Adam Glustein, Gloria Vytas, Will Taylor, Andres Lombo, Richard J. Curry, Nazir P. Kherani

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Memory and Neural Computing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésMaterials scienceProtein filamentResidual stressComposite materialDiffusionMetallurgyMetalThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal filamentation based mechanisms have the advantage of a high switching current ratio, yet typically require high switching voltages to activate the memristive device due to the primary mechanism of atomic vacancy filling and movement. Herein, Introducing non-reactive nitrogen gas during plasma sputtering of silver is shown to prime the overlying metal nitride layer to achieve low threshold switching at applied biases of below 60 millivolts. Residual nitrogen species within the silver under-layer promote the creation of nano-sized void defects within the superjacent dielectric layer, which, coupled with residual stresses in the gigapascal range, enable sub-micron filamentation growth. These memristor devices function similarly to potassium ion channels, displaying current growth and relaxation patterns that align with the Hodgkin-Huxley model, and as such are amenable to the development of artificial neuron structures. Further, a diverse set of neuromorphic behaviors not seen within typical metal filamentation based memristors is observed. This includes multi-peak synaptic weight changes in the device's response to spiked stimuli. Both the switching voltages and neuromorphic properties are linked to the nitrogen-argon pressure during silver deposition. Interestingly, these devices also exhibit lateral growth of silver filamentation across the surface of the metal nitride thin film layer with gaps of more than a hundred micrometers, suggesting that the underlying silver undergoes accumulation and breakthrough. The filling of large micro-voids with Ag generates large nanoparticles that easily propagate, enabling a large diffusion front and faster filamentation time, whereas small micro-voids create a bottleneck in the filamentation process. Additionally, the introduction of residual stresses in conventional diffusion theory indicates greater dendritic interconnectivity and thus electrode to electrode connection. This study demonstrates that the facile incorporation of non-reactive gases during the sputter-deposition of a metal electrode opens a path to unique material mechanisms that facilitate the development of versatile memristors.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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