由金属卤化物钙钛矿制备的集成人工神经元
材料科学
2024-12-02 v1 新兴技术
神经与进化计算
摘要
硬件神经网络可比传统计算机在执行某些计算任务时高出几个数量级。人工神经元是这些网络的关键组件，目前依赖于电容和晶体管等电子电路实现。然而，基于阻变器器件的人工神经元因其潜在的小型化和内在随机性而前景光明。但尽管如此，阻变器人工神经元的实验演示迄今仍有限。本文我们演示了一个完全在芯片上实现的人工神经元，采用微尺度电极和卤化物钙钛矿半导体作为活性层。通过将卤化物钙钛矿阻变器器件串联于电容之间，该器件展示出随机漏极积分-放电（LIF）行为，其能耗为 20 至 60 pJ/一次放电，低于生物神经元。我们对该神经元进行仿真，表明其随机放电允许检测亚阈值输入。该神经元可以轻松地与先前演示的卤化物钙钛矿人工突触集成，以构建能效高的神经网络。
引用
@article{arxiv.2411.19820,
title = {Integrated Artificial Neurons from Metal Halide Perovskites},
author = {Jeroen J. de Boer and Bruno Ehrler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.19820},
year = {2024}
}