基于钴的突触晶体管用于神经形态计算的突触可塑性模拟
材料科学
2021-09-21 v1 新兴技术
应用物理
摘要
神经形态计算（NC）模拟人脑神经活动，被视为人工智能的低功耗实现途径。为实现NC，硬件元件（如突触器件和神经元）的制备与研究至关重要。电解质门控已广泛用于通过大量载流子注入进行电导调制，并被证明是模拟生物突触的有效方式。以突触晶体管形式的突触器件已使用多种材料进行研究。然而，基于金属沟道的突触晶体管研究仍大抵未被探索。在此，我们展示了一种三端钴基突触晶体管以模拟生物突触。我们在所提器件中实现了门控控制的多级非易失导电态。该器件成功模拟了展现短期与长期可塑性的基本突触功能。通过调节栅脉冲幅值与宽度，实现了从短期记忆到长期记忆的转换。关键认知行为即学习、遗忘与再学习已被模拟，显示出与人脑的相似性。除学习与记忆外，器件还展现了动态滤波行为。这些结果为用于神经形态计算的金属沟道突触晶体管设计提供了见解。
引用
@article{arxiv.2109.09613,
title = {Emulation of Synaptic Plasticity on Cobalt based Synaptic Transistor for Neuromorphic Computing},
author = {P. Monalisha and P. S. Anil Kumar and X. Renshaw Wang and S. N. Piramanayagam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.09613},
year = {2021}
}