基于强关联电子系统的突触器件神经形态电路
强关联电子
2014-12-09 v1 新兴技术
神经元与认知
摘要
强关联电子系统（如稀土镍酸盐 RNiO3，R = 稀土元素）在用离子液体门控时，可表现出类似突触的连续长时程增强和抑制，这利用了耦合的电荷、自旋、轨道和晶格自由度对化学计量比的极端敏感性。我们展示了在兼容兴奋性和抑制性神经元的电子电路中，使用基于镍酸盐的突触器件进行实验性的实时器件级经典条件反射和遗忘。我们建立了一个基于电场驱动的耦合离子 - 电子扩散的器件行为物理模型，该模型可用于设计更复杂的系统。我们利用该模型模拟了多种联想和非联想学习机制，以及用于存储记忆的前馈循环网络。我们的电路直观地 parallels 生物神经架构，并且可以轻易推广到其他形式的细胞学习和消退。利用电子器件类似物模拟神经功能可能为决策、学习和适应等生物过程提供见解，同时促进硬件中的高级并行信息处理。
引用
@article{arxiv.1411.4179,
title = {Neuromimetic Circuits with Synaptic Devices based on Strongly Correlated Electron Systems},
author = {Sieu D. Ha and Jian Shi and Yasmine Meroz and L. Mahadevan and Shriram Ramanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.4179},
year = {2014}
}