dc.contributor.advisor | TIGHINEANU, Ion | |
dc.contributor.author | BATÎRI, Mihail | |
dc.date.accessioned | 2025-03-10T13:39:07Z | |
dc.date.available | 2025-03-10T13:39:07Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.citation | BATÎRI, Mihail. Circuite de membrane în baza GaN pentru aplicații memristive. Teză de master. Programul de studiu Microelectronică şi nanotehnologii. Conducător ştiinţific TIGHINEANU Ion. Universitatea Tehnică a Moldovei. Chișinău, 2017. | en_US |
dc.identifier.uri | https://repository.utm.md/handle/5014/30279 | |
dc.description | Fişierul ataşat conţine: Adnotare, Annotation, Cuprins, Introducere, Bibliografie. | en_US |
dc.description.abstract | Domeniul de cercetare il constituie metoda de nanostructurare a materialului GaN sub formă de membrane ultrasubțiri pentru obținerea circuitelor de membrane pentru aplicații memristive. Scopul lucrării constă în studiul memristorului și efectelor memristive în baza nanomembranelor de GaN, caracterizarile morfologice și caracterizarile electrice în diferite configuratii ale circuitelor de nanomembrane pentru aplicații memristive, efectuarea proceselor tehnologice pentru obținerea membranelor și fabricarea circuitelor de membrane în baza GaN. Noutatea şi originalitatea științifică a rezultatelor obținute constă în: elaborarea și caracterizarea memristorilor în baza GaN, dezvoltarea și optimizarea procesului de obținere a membranelor de GaN cu posibilitatea utilizării membranelor ultrasubțiri de GaN ca memristori în electronică și nanoelectronică. Semnificaţia teoretică prezintă demonstrarea faptului că nanomembranele în baza GaN posedă memorie, prin urmare fiind posibil de utilizat aceste structuri în electronica de nouă generație, în sisteme neuromorfice care vor fi capabile să învețe din propria experiență și calculatoare capabile de a lua singure decizii. Valoarea aplicativă a lucrării constă în faptul că membranele ultrasubțiri de GaN cu grosimea stabilită de 15 nm, conform caracteristicilor curent- tensiune efectuate, demonstrează capacitatea acestora de a fi utilizate în electronică și nanoelectronică avînd un comportament identic cu cel al memristorilor. Nanomembranele de GaN prezintă mecanisme de învățare, cum ar fi adaptarea sau învățarea urmată de stocarea răspunsului la un anumit stimul electric. Aceste mecanisme de învățare artificiale sunt analogice comportamentului cognitiv și de memorare, specific organismelor vii, precum și limitele de memorie. Acestea pot fi folosite ca noi tipuri de memorii în electronica digitală. | en_US |
dc.description.abstract | Research field is related to nanostructuring methods of GaN material in the form of ultrathin membranes as well as ultrathin membranes for obtaining circuits of membrane for memristive applications. The work goal consist is to study memristors and memristive efects of nanomembrane based on GaN, the morfology characterisations and electrical characterisations in different configurations of circuits of nanomembranes for memristive applications,to make the technological prcesses for optimisation procces of obtaining GaN nanomembrane. Novelty and scientific originality of the obtained results consists in: elborations and characteristics of memristor based on GaN, develop and optimisations of obtaining GaN nanomembrane with posibility to use ultrathin membrane as a memristors in electronics and nanoelectronics. Theoretical signification of the thesis is related to process optimization for obtaining ultrathin GaN membranes and demonstration that these membranes memory, therefore the possibility of using them for fabrication of new type of memories in digital electronics and nanoelectronics. Applicative value in that GaN ultratin membrane with thicknes of 15nm, conformable the characteristics current-voltage, is demonstrated that we can use in electronics and nonvolatile memory and it is identical to the memristorilor. GaN nanomembranes arranged in simple networks show learning mechanisms such as habituation and dishabituation followed by storage of the response to a certain electrical stimulus. These artificial learning mechanisms are analogous to non-associate learning processes, which are identical in simple animals and human beings. | en_US |
dc.language.iso | ro | en_US |
dc.publisher | Universitatea Tehnică a Moldovei | en_US |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | nanomembrane ultrasubțiri | en_US |
dc.subject | memristor | en_US |
dc.subject | materiale nanostructurate | en_US |
dc.subject | ultrathin nanomembrane | en_US |
dc.subject | nanostrutured materials | en_US |
dc.subject | surface charge lithography | en_US |
dc.title | Circuite de membrane în baza GaN pentru aplicații memristive | en_US |
dc.title.alternative | Circuits of membranes based on GaN for memristive applications | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
The following license files are associated with this item: