La memoria resistiva de acceso aleatorio (RRAM) con la capacidad de almacenar y procesar información ha sido considerada como uno de los dispositivos emergentes más prometedores para emular el comportamiento sináptico y acelerar la computación de algoritmos inteligentes. Sin embargo, la variación y los niveles de resistencia limitados dificultan a la RRAM como una sinapsis para el almacenamiento de peso en el mapeo de redes neuronales. En este trabajo, investigamos una RRAM basada en TaO con dopaje local de iones de Al. En comparación con un dispositivo sin dopaje, el dispositivo con dopaje local de iones de Al muestra excelentes características de uniformidad y analógicas. Los voltajes de operación y los estados de resistencia muestran distribuciones más ajustadas. Se pueden lograr más de 150 estados de resistencia ajustables mediante la ajuste de la corriente de cumplimiento (CC) y el voltaje de parada de reinicio. Además, el cambio incremental de resistencia está disponible bajo pulsos idénticos optimizados. La mejora de la uniformidad y las características analógicas se pueden atribuir a los efectos colectivos de la reducción de la energía de formación de vacantes de oxígeno (Vo) y los débiles filamentos conductores inducidos por los dopantes de iones de Al locales.