Fabrication and development of ferroelectric memories based on Hf₀.₅Zr₀.₅O₂ using a damascene process
Notice bibliographique
Résumé
The manufacturing techniques no longer allow increasing the density of electrical components without impacting power consumption. This poses major challenges for the semiconductor industry, particularly with the rise of artifcial intelligence. The traditional von Neumann architecture faces the memory bottleneck, limiting computing speed by the constant data transfer between memory and processor. To overcome this limitation, complementary architectures are needed, including neuromorphic computing, inspired by the biological brain, where memory and computation are not physically separated. Ferroelectric components ofer promising prospects for this application. Among these materials, Hf0.5Zr0.5O2 (HZO) emerges as a prime candidate due to its compatibility with CMOS technologies. This thesis aims to establish a foundation for realizing a passive HZO-based crossbar network through the damascene process. Chapter 2 presents the state-of-theart of HZO-based ferroelectric memories and discusses associated technological challenges. Chapter 3 inventories the fabrication and characterization methods used during this research project. Chapter 4 is dedicated to the development of the HZO deposition recipe and outlines how we successfully optimized the ferroelectric properties of the thin HZO layer. An analysis of electrical and physical characterizations highlights performance differences between devices fabricated with TiN and W bottom electrodes. Chapters 5 and 6 consist of two articles. The frst explores the impact of the damascene fabrication process on the performance of ferroelectric capacitors with a "crosspoint" structure. The efect of reducing the active surface area is also studied. The second focuses on the impact of reducing the thickness of HZO on the performance of crosspoint-type capacitors. These works pave the way for a better understanding of the mechanisms infuencing the performance of ferroelectric components, essential for the development of future neuromorphic crossbar networks based on ferroelectric tunnel junctions (FTJs).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».