控制神经形态计算中的长期可塑性,通过调制铁电极化

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 神经科学是一个神经科学.
• 计算机工程 计算机工程

背景情况:

• 电解质门晶体管 (EGT) 通过模仿神经传输,显示出神经形态计算的前景.
• 由于快速的电双层 (EDL) 分极化,在EGT中实现长期可塑性 (LTP) 是一个挑战.
• 目前关于合成器件的铁电材料的研究主要集中在生物功能上,忽视了非挥发性记忆应用.

研究的目的:

• 开发一种基于聚乙烯化物 (PVDF) 的离子凝突触装置,能够实现LTP.
• 为了研究铁电材料对突触器件中非挥发性记忆特性的影响.
• 为了展示这个设备在神经形态计算应用中的潜力.

主要方法:

• 使用聚乙烯化物 (PVDF) 和聚乙烯化物-联合化) (P(VDF-HFP)) 离子凝制造突触装置.
• 利用基于PVDF的聚合物的余极化来控制离子吸附和减缓离子逃逸.
• 实施和测试突触功能,如LTP,配对脉冲促进 (PPF),高通波和神经递质控制.

主要成果:

• 基于PVDF的突触装置通过控制离子吸附成功证明了LTP.
• 该设备表现出关键的突触功能,包括PPF,高通波和神经递质控制.
• 在人工/卷积神经网络 (A/CNN) 模拟中,使用铁电极化对LTP/D.实现了高的识别率.

结论:

• 在介电层中引入基于PVDF的聚合物,通过铁电极化为离子吸附提供了一个合理的策略.
• 开发的突触装置显示了促进神经形态计算和非挥发性记忆技术的巨大潜力.
• 这项工作弥合了铁电材料研究和实际的突触装置应用之间的差距.