Pure ZrO2 Ferroelectric Thin Film for Nonvolatile Memory and Neural Network Computing

铁电性 材料科学 非易失性存储器 电容器 光电子学 铁电电容器 晶体管 场效应晶体管 极化(电化学) 电极 电气工程 电压 电介质 化学 物理化学 工程类
作者
Zijian Wang,Zeyu Guan,He Wang,Xiang Zhou,Jiachen Li,Shengchun Shen,Yuewei Yin,Xiaoguang Li
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:16 (17): 22122-22130 被引量:9
标识
DOI:10.1021/acsami.4c01234
摘要

The recent discovery of ferroelectricity in pure ZrO2 has drawn much attention, but the information storage and processing performances of ferroelectric ZrO2-based nonvolatile devices remain open for further exploration. Here, a ZrO2 (∼8 nm)-based ferroelectric capacitor using RuO2 oxide electrodes is fabricated, and the ferroelectric orthorhombic phase evolution under electric field cycling is studied. A ferroelectric remnant polarization (2Pr) of >30 μC/cm2, leakage current density of ∼2.79 × 10–8 A/cm2 at 1 MV/cm, and estimated polarization retention of >10 years are achieved. When the ferroelectric capacitor is connected with a transistor, a memory window of ∼0.8 V and eight distinct states can be obtained in such a ferroelectric field-effect transistor (FeFET). Through the conductance manipulation of the FeFET, a high object image recognition accuracy of ∼93.32% is achieved on the basis of the CIFAR-10 dataset in the convolutional neural network (CNN) simulation, which is close to the result of ∼94.20% obtained by floating-point-based CNN software. These results demonstrate the potential of ferroelectric ZrO2 devices for nonvolatile memory and artificial neural network computing.
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