Tunable synaptic behavior realized in C3N composite based memristor

突触 材料科学 神经促进 兴奋性突触后电位 突触可塑性 长时程增强 神经形态工程学 神经传递 兴奋性突触 纳米技术 神经科学 人工神经网络 计算机科学 生物 人工智能 生物化学 受体 抑制性突触后电位
作者
Li Zhou,Siwei Yang,Guqiao Ding,Jia‐Qin Yang,Yi Ren,Shirui Zhang,Jingyu Mao,Yucheng Yang,Ye Zhou,Su‐Ting Han
出处
期刊:Nano Energy [Elsevier BV]
卷期号:58: 293-303 被引量:167
标识
DOI:10.1016/j.nanoen.2019.01.045
摘要

Inspired by the parallel performing of storage and processing information in biological synapse, artificial synapse that can control ionic and protonic currents are ideal means for attracted tremendous attention as a promising option to break the von Neumann bottleneck. Here we demonstrate an artificial synapse with tunable synaptic behavior based on solution-processed two-dimensional (2D) C3N/polyvinylpyrrolidone (PVPy). The proton modulated memristive characteristics of synaptic device are verified by ambient pressure X-ray photoelectron spectroscopy under different H2O gas atmosphere. The highly proton conducting of C3N/PVPy matrix stems from the hydrogen bonding network between C3N and PVPy, as well as the large amount of ordered nitrogen atoms in C3N. The artificial synapse ensure a direct imitation of short-term and long-term plasticity in biological synapses including excitatory post-synaptic current (EPSC), paired-pulse facilitation (PPF), paired-pulse depression (PPD), PPF following PPD and post-tetanic potentiation (PTP). The C3N/PVPy matrix-based memristor which can mimic the synapse cleft based on proton conducting mechanism may find further applications in artificial intelligence.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
llll发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
SciGPT应助开朗世立采纳,获得10
2秒前
YC完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
超级的晓槐完成签到,获得积分10
5秒前
ailaoai完成签到,获得积分10
5秒前
CodeCraft应助笑然采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
xing_xing应助聪慧的致远采纳,获得20
6秒前
7秒前
冰海战记应助morena采纳,获得10
7秒前
胡永生发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
LVZHIPENG发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
风信子完成签到,获得积分10
10秒前
充电宝应助香哥采纳,获得30
13秒前
13秒前
Wang77完成签到,获得积分10
13秒前
llll发布了新的文献求助10
13秒前
ailaoai发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
14秒前
科研通AI6.4应助巫马尔槐采纳,获得10
15秒前
16秒前
16秒前
科研通AI6.4应助cds采纳,获得10
17秒前
17秒前
18秒前
英姑应助cr7采纳,获得10
18秒前
NovaZ发布了新的文献求助30
18秒前
19秒前
XiaoH完成签到,获得积分10
20秒前
彭于晏应助冷静的牛青采纳,获得10
20秒前
21秒前
乐乐应助wztin采纳,获得10
23秒前
九离完成签到,获得积分10
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
煤炭地下气化渗流燃烧方法的研究 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7632002
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9206365
关于积分的说明 19744385
捐赠科研通 7201289
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3274729
关于科研通互助平台的介绍 2436616
邀请新用户注册赠送积分活动 2271356