在低维的-锡化物中调节捕获,用于节能的神经形态电子产品

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 凝聚物质物理学 凝聚物质物理学
• 神经科学是一个神经科学.

背景情况:

• 金属化物矿显示出神经形态电子的前景.
• 挑战包括毒性,设备可变性和高能耗.

研究的目的:

• 为神经形态应用开发一种无矿记忆装置.
• 为了提高设备性能和能源效率.
• 提出一种新的内容可定位存储器 (CAM) 架构.

主要方法:

• 制造一个二维拉德尔斯登-波珀 (RP) 矿系统:BA2Pb0.5Sn0.5I4.5
• 碳酸 (Cs2CO3) 沉积以增强电阻切换.
• 在内容可定位存储器 (CAM) 架构 (nCAM) 中实现和测试.

主要成果:

• 该设备具有出色的开关特性:耐用性为5 × 10 ^ 5周期,启/关比约为10 ^ 5.5.
• 在MNIST数据集上实现了90.1%的准确性.
• 拟议的nCAM架构显示了≈0.025 fJ/bit/cell的最低能耗.

结论:

• 开发的矿记忆器为神经形态计算提供了一个可行的,无替代方案.
• 碳酸沉积有效地通过操纵捕获状态来改善电阻切换.
• 新的nCAM架构显著提高了神经形态应用中的能源效率.