Fabrication and Pseudo-Analog Characteristics of Ta2O5 -Based ReRAM Cell

Memristori on yksi elektroniikan peruskomponenteista vastuksen, kondensaattorin ja kelan lisäksi. Se on passiivinen komponentti, jonka teorian kehitti Leon Chua vuonna 1971. Kesti kuitenkin yli kolmekymmentä vuotta ennen kuin teoria pystyttiin yhdistämään kokeellisiin tuloksiin. Vuonna 2008 Hewlett Packard julkaisi artikkelin, jossa he väittivät valmistaneensa ensimmäisen toimivan memristorin. Memristori eli muistivastus on resistiivinen komponentti, jonka vastusarvoa pystytään muuttamaan. Nimens mukaisesti memristori kykenee myös säilyttämään vastusarvonsa ilman jatkuvaa virtaa ja jännitettä. Tyypillisesti memristorilla on vähintään kaksi vastusarvoa, joista kumpikin pystytään valitsemaan syöttämällä komponentille jännitettä tai virtaa. Tämän vuoksi memristoreita kutsutaankin usein resistiivisiksi kytkimiksi. Resistiivisiä kytkimiä tutkitaan nykyään paljon erityisesti niiden mahdollistaman muistiteknologian takia. Resistiivisistä kytkimistä rakennettua muistia kutsutaan ReRAM-muistiksi (lyhenne sanoista resistive random access memory). ReRAM-muisti on Flash-muistin tapaan haihtumaton muisti, jota voidaan sähköisesti ohjelmoida tai tyhjentää. Flash-muistia käytetään tällä hetkellä esimerkiksi muistitikuissa. ReRAM-muisti mahdollistaa kuitenkin nopeamman ja vähävirtaiseman toiminnan Flashiin verrattuna, joten se on tulevaisuudessa varteenotettava kilpailija markkinoilla. ReRAM-muisti mahdollistaa myös useammin bitin tallentamisen yhteen muistisoluun binäärisen (”0” tai ”1”) toiminnan sijaan. Tyypillisesti ReRAM-muistisolulla on kaksi rajoittavaa vastusarvoa, mutta näiden kahden tilan välille pystytään mahdollisesti ohjelmoimaan useampia tiloja. Muistisoluja voidaan kutsua analogisiksi, jos tilojen määrää ei ole rajoitettu. Analogisilla muistisoluilla olisi mahdollista rakentaa tehokkaasti esimerkiksi neuroverkkoja. Neuroverkoilla pyritään mallintamaan aivojen toimintaa ja suorittamaan tehtäviä, jotka ovat tyypillisesti vaikeita perinteisille tietokoneohjelmille. Neuroverkkoja käytetään esimerkiksi puheentunnistuksessa tai tekoälytoteutuksissa. Tässä diplomityössä tarkastellaan Ta2O5 -perustuvan ReRAM-muistisolun analogista toimintaa pitäen mielessä soveltuvuus neuroverkkoihin. ReRAM-muistisolun valmistus ja mittaustulokset käydään läpi. Muistisolun toiminta on harvoin täysin analogista, koska kahden rajoittavan vastusarvon välillä on usein rajattu määrä tiloja. Tämän vuoksi toimintaa kutsutaan pseudoanalogiseksi. Mittaustulokset osoittavat, että yksittäinen ReRAM-muistisolu kykenee binääriseen toimintaan hyvin. Joiltain osin yksittäinen solu kykenee tallentamaan useampia tiloja, mutta vastusarvoissa on peräkkäisten ohjelmointisyklien välillä suurta vaihtelevuutta, joka hankaloittaa tulkintaa. Valmistettu ReRAM-muistisolu ei sellaisenaan kykene toimimaan pseudoanalogisena muistina, vaan se vaati rinnalleen virtaa rajoittavan komponentin. Myös valmistusprosessin kehittäminen vähentäisi yksittäisen solun toiminnassa esiintyvää varianssia, jolloin sen toiminta muistuttaisi enemmän pseudoanalogista muistia.

Many valued algebraic structures as measures of comparison

This thesis studies the properties and usability of operators called t-norms, t-conorms, uninorms, as well as many valued implications and equivalences. Into these operators, weights and a generalized mean are embedded for aggregation, and they are used for comparison tasks and for this reason they are referred to as comparison measures. The thesis illustrates how these operators can be weighted with a differential evolution and aggregated with a generalized mean, and the kinds of measures of comparison that can be achieved from this procedure. New operators suitable for comparison measures are suggested. These operators are combination measures based on the use of t-norms and t-conorms, the generalized 3_-uninorm and pseudo equivalence measures based on S-type implications. The empirical part of this thesis demonstrates how these new comparison measures work in the field of classification, for example, in the classification of medical data. The second application area is from the field of sports medicine and it represents an expert system for defining an athlete's aerobic and anaerobic thresholds. The core of this thesis offers definitions for comparison measures and illustrates that there is no actual difference in the results achieved in comparison tasks, by the use of comparison measures based on distance, versus comparison measures based on many valued logical structures. The approach has been highly practical in this thesis and all usage of the measures has been validated mainly by practical testing. In general, many different types of operators suitable for comparison tasks have been presented in fuzzy logic literature and there has been little or no experimental work with these operators.