导电聚合物树枝状互连的模拟编程及其形貌控制
无序系统与神经网络
2022-01-05 v1 应用物理
摘要
尽管材料与过程不同于生物细胞，受大脑启发的仿生已通过神经形态工程在大规模并行信息处理方面取得巨大成就。在电子学中尚不存在此类结构，我们描述了如何通过在水中电聚合来模拟树枝状形态发生，旨在以原位材料修饰实现硬件学习。对施加电压脉冲参数的系统研究详述了如何独立调控微米级树枝晶的形貌特征：如分形数、分支度、不对称性、密度或长度。其生长的时间推移图像处理显示空间特征具有动态依赖性，并在两个电化学生长的树枝晶形成导电桥接前后呈现不同扩展。电路元件分析与电化学阻抗谱证实，其形貌控制发生在可通过输入信号频率和占空比精细扰动的生长动力学时间窗口内。通过模拟大脑长期记忆最具优势的机制之一，其在传感阵列、神经探针或生物芯片附近的实现将极大优化从复杂水环境中分类高维模式所需的计算成本与识别性能。
引用
@article{arxiv.2102.00784,
title = {Analog Programing of Conducting-Polymer Dendritic Interconnections and Control of their Morphology},
author = {Kamila Janzakova and Ankush Kumar and Mahdi Ghazal and Anna Susloparova and Yannick Coffinier and Fabien Alibart and Sebastien Pecqueur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.00784},
year = {2022}
}