基于相变氧化物作为固态神经元的超低功耗微波振荡器
应用物理
2019-01-16 v1 材料科学
摘要
神经启发式计算架构是解决复杂、大规模联想学习问题的主要候选方案之一。神经形态计算的两个关键构建模块是突触和神经元，它们构成分布式计算与存储单元。这些单元的固态实现仍是一个活跃的研究领域。具体而言，电压或电流控制的振荡器被视为硬件实现中神经元的最小表示。除具备可扩展性、功耗和性能等理想的个体特性外，此类振荡器还应展现出同步与耦合动力学以体现集体学习行为。为此，我们提出使用纳米级、外延异质结构的相变氧化物与金属导电氧化物，作为超低功耗、可调谐且能在微波频段工作的电学振荡器的基本单元。我们的仿真表明，具有低热边界电阻的优化异质结构设计可实现高达 3 GHz 的工作频率与低至 15 fJ/cycle 的功耗，且振荡器间具有丰富的耦合动力学。
引用
@article{arxiv.1810.00454,
title = {Ultra-low Power Microwave Oscillators based on Phase Change Oxides as Solid-State Neurons},
author = {Boyang Zhao and Jayakanth Ravichandran},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.00454},
year = {2019}
}