Alternatif sentez yöntemleriyle potansiyel nöromorfik hesaplama uygulamaları için yeni nesil memristör memtransistör cihazlarının araştırılması

Yapay zekâ (AI) uygulamalarının yükselişiyle birlikte daha hızlı ve verimli veri işleme ihtiyacı giderek artarken, geleneksel Von Neumann mimarileri, bellek ve işlem birimlerinin ayrılığı nedeniyle temel sınırlamalarla karşı karşıya kalmaktadır. Memristörler ve memtransistörler, bellek ve hesaplama işlevlerini birleştiren mimarileri mümkün kılmaları ve biyolojik sinapsların temel özelliklerini taklit edebilmeleri sayesinde, nöromorfik hesaplama için umut verici bir alternatif sunmaktadır. Bu bağlamda, geçiş metali dikalkojenitleri (TMD'ler) gibi iki boyutlu (2D) malzemeler, atomik incelikleri, elektrostatik olarak ayarlanabilir yapıları ve kusur mühendisliği açısından sundukları esneklik sayesinde, düşük güç tüketimli, yüksek yoğunluklu ve ölçeklenebilir memristif aygıtların gerçekleştirilmesinde öne çıkmaktadır. Ancak, iyon göçü, faz geçişleri ve filaman oluşumu gibi kusur kaynaklı mekanizmalar nedeniyle kararlı ve tekrarlanabilir anahtarlama davranışının elde edilmesi hâlen önemli bir zorluk teşkil etmektedir. Bu tezde, söz konusu zorlukların üstesinden gelmek amacıyla alternatif üretim yöntemlerine dayalı iki deneysel strateji araştırılmıştır. İlk olarak, kimyasal buhar biriktirme (CVD) yöntemiyle monolayer MoS₂ tabanlı memtransistör üretilmiş ve kanal uzunluğunun sinaptik davranış ve elektriksel performans üzerindeki etkisi sistematik olarak incelenmiştir. Elde edilen bulgular, aygıt geometrisinin nöromorfik işlevsellik üzerindeki belirleyici rolünü ortaya koymuştur. İkinci olarak, plazma destekli atomik katman biriktirme (PEALD) yöntemi kullanılarak titanyum tabanlı memristörler için yeni bir üretim yöntemi geliştirilmiştir. Tam MXene oluşumu hâlen araştırma aşamasında olmakla birlikte, ortaya çıkan kristal TiC fazı, dikey bir memristör yapısına başarıyla entegre edilmiş ve direnç değişimi ile kısa süreli sinaptik plastisite sergilemiştir. Bu sonuçlar birlikte ele alındığında, 2D malzeme tabanlı memristif sistemlerin nöromorfik hesaplama için taşıdığı potansiyeli gözler önüne sermekte ve ayarlanabilir, CMOS uyumlu üretim yaklaşımlarına dair önemli içgörüler sunmaktadır.