基于阻变开关的神经形态计算材料与器件中的挑战

本教程描述了实现模拟生物大脑的固态系统各组件所面临的挑战与可能途径。教程主要致力于使用过渡金属氧化物材料的基于电荷（即电控制）的实现，这类材料展现出模拟该应用所需关键功能的独特性质。在引言中，我们比较了基于图灵-冯·诺依曼范式的常规计算机器与试图模拟生物大脑重要功能的神经形态机器之间的主要差异。我们还描述了生物系统的主要电学性质，这些性质将有助于在基于电荷的系统中实现。第二章中，我们描述了可能的固态实现的主要组件。第三章中，我们描述了多种阻变开关现象，它们可作为神经形态计算关键器件实现的功能基础。第四章我们描述了为何过渡金属氧化物是未来神经形态机器的有前景材料。描述不同阻变开关机制的理论模型在第五章讨论，而现有实现在第六章描述。第七章给出对实际问题的应用。我们在第八章列出了重要的基础研究挑战与开放问题。我们讨论了与特定实现、新材料、器件和现象相关的问题。可靠、容错、节能器件的发展、其缩放及集成入神经形态计算机，可能使我们更接近开发出可与大脑媲美的机器。