一个含有三根基的三核Pd (II) 复合体:自旋极化电子传输,模拟电阻切换和神经形态进步
Prasenjit Sarkar1, Litty Thomas Manamel2, Puranjay Saha2
1Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati, 781039, Assam, India. cmukherjee@iitg.ac.in.
研究人员开发了一种新的(II) 集群记忆器,可以模仿神经形态计算的脑功能. 这种设备显示出对高效模式识别和人工神经网络硬件实现的前进有希望.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 化学 化学 化学
- 计算机科学 计算机科学
- 物理 物理学 物理
背景情况:
- 神经形态计算为传统计算架构中的·诺伊曼瓶提供了解决方案.
- 模仿突触功能的memristor设备对于开发神经形态系统至关重要.
- 新材料中的电阻切换现象是推动memristor技术发展的关键.
研究的目的:
- 报告一个具有记忆性特性的新型三核Pd (II) 集群.
- 为了研究基于这个复杂的薄膜设备的神经形态功能.
- 用这种材料来证明人工神经网络硬件实现的潜力.
主要方法:
- 一个三核Pd(II) 集群的合成和表征,具有Pd-Se协调图案.
- 使用循环电压测量进行电化学分析,以确定电子接受/释放能力.
- 使用复杂和评估电阻开关属性的薄膜记忆器设备的制造.
- 模拟人工神经网络 (ANN) 性能,以使用设备数据识别模式.
- 密度函数理论 (DFT) 计算,以了解记忆行为的电子基础.
主要成果:
- 合成了一种类似环素的框架三核Pd(II) 集群 (复合物1),其旋转丧的St = 1/2基本状态.
- 综合体1在低电位 (+0.2V至-1.1V) 时表现出易于回归的氧化还原活性,具有易于回归的memristor特性.
- 薄膜设备成功模拟了生物突触动作,证明了增强和抑郁.
- 在MNIST数据上,ANN模拟显示了高效的模式识别能力,即使图像分辨率降低.
- DFT的计算证实了旋转极化电子传输是观察到的记忆性质的基础.
结论:
- 报告的Pd(II) 集群作为一个高效的memristor功能,为神经形态计算硬件铺平了道路.
- 该材料模拟突触可塑性的能力是迈向实际人工神经网络实施的重要一步.
- 这项工作突出了具有激素中心的金属联结体复合体在推进下一代计算范式的潜力.
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