Modeling of Stochastic Behavior of ReRAM Devices for Neuromorphic Applications

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本研究では、抵抗変化型メモリ（ReRAM）の回路シミュレーション用コンパクトモデルを開発する。ニューロモルフィックコンピューティングにReRAMを活用する際に要求されるアナログメモリとしての特性再現を主要な目的とし、ReRAMの動作機構が本質的に内在する「ゆらぎ」の統計性を正確に反映することを目指す。研究手法として、(1) ReRAM内部に形成される導電性フィラメントの挙動を原子論的に模擬することができるKinetic Monte Carlo (KMC)法を基にしたシミュレーション解析、および(2) ReRAM素子の電気的振る舞いを長期にわたり実測する時系列分析、を２つの柱とし、時間的(Cycle-to-Cycle)あるいは空間的(Device-to-Device)な特性ゆらぎの特徴抽出、機構理解、モデリングにつなげる計画である。2022年度は、ReRAM電気特性のスイッチングサイクル毎の変動を多数回にわたり測定し、取得したデータを解析することで素子内部状態を特徴づける諸量の時間的な振る舞いを調べた。測定結果を電子回路シミュレーション用SPICEモデルにフィッティングして求めた各パラメータの値は、近接サイクル間ではランダムに動いたが、長期的な範囲では平均値が徐々に変化するものもあった。実験データの解析結果を基に、ReRAM内部状態とサイクル変動特性の関連について、特に素子内部の導電性フィラメント近傍の原子状態の変化に起因した振る舞いとの関係に注目し、KMCシミュレーションとの比較も交えながら、考察を行った。