用于模拟深度学习的纳米秒质子可编程电阻
Murat Onen1,2, Nicolas Emond2,3, Baoming Wang2,3
1Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Ave., Cambridge, MA 02139, USA.
Science (New York, N.Y.)
|July 28, 2022
概括
研究人员为模拟深度学习开发了纳米级的质子可编程电阻. 这些人造突触在极端电场下有效地运行,在速度和能量使用方面超过了生物神经元和突触.
科学领域:
- 材料科学
- 神经科学
- 电气工程
背景情况:
- 纳米级离子可编程电阻正在被用于模拟深度学习应用.
- 这些人造突触与生物神经元/突触之间的性能比较,特别是关于速度,仍然不清楚.
- 在固体电解质中的极端电场下运行对于理解设备的行为至关重要.
研究的目的:
- 开发能够在极端电场下运行的纳米级可编程质子电阻.
- 研究这些人造突触的运行特性,包括速度和能效.
- 评估这些设备超越生物神经元和突触的性能.
主要方法:
- 进行了离子传输和电荷转移反应速率的缩放分析.
- 制造的与相容的纳米级质子可编程电阻.
- 在极端电场下测试设备的性能,重点是质子穿和间隙.
- 在室温下评估调制特性,动态范围和能效.
主要成果:
- 在极端电场下成功生成具有理想特性的纳米级质子可编程电阻.
- 在室温下在纳米秒内实现控制的质子穿和间隔, 证明了能效.
- 观察到对称,线性和可逆调制,具有20倍的动态范围.
- 表示空间-时间-能量性能可以显著超过生物对应物.
结论:
- 在极端电场下运行的纳米级可编程质子电阻为先进的模拟深度学习提供了有前途的途径.
- 与生物神经元和突触相比,开发出的人工突触显示出更高的速度和能量效率.
- 这些发现为下一代神经形态计算硬件铺平了道路,
