Electrolyte-gated transistors for synaptic electronics, neuromorphic computing, and adaptable biointerfacing

神经形态工程学 晶体管 计算机科学 数码产品 计算机体系结构 人工智能 电气工程 人工神经网络 工程类 电压
作者
Haifeng Ling,Dimitrios A. Koutsouras,Setareh Kazemzadeh,Yoeri van de Burgt,Feng Yan,Paschalis Gkoupidenis
出处
期刊:Applied physics reviews [American Institute of Physics]
卷期号:7 (1) 被引量:282
标识
DOI:10.1063/1.5122249
摘要

Functional emulation of biological synapses using electronic devices is regarded as the first step toward neuromorphic engineering and artificial neural networks (ANNs). Electrolyte-gated transistors (EGTs) are mixed ionic–electronic conductivity devices capable of efficient gate-channel capacitance coupling, biocompatibility, and flexible architectures. Electrolyte gating offers significant advantages for the realization of neuromorphic devices/architectures, including ultralow-voltage operation and the ability to form parallel-interconnected networks with minimal hardwired connectivity. In this review, the most recent developments in EGT-based electronics are introduced with their synaptic behaviors and detailed mechanisms, including short-/long-term plasticity, global regulation phenomena, lateral coupling between device terminals, and spatiotemporal correlated functions. Analog memory phenomena allow for the implementation of perceptron-based ANNs. Due to their mixed-conductivity phenomena, neuromorphic circuits based on EGTs allow for facile interfacing with biological environments. We also discuss the future challenges in implementing low power, high speed, and reliable neuromorphic computing for large-scale ANNs with these neuromorphic devices. The advancement of neuromorphic devices that rely on EGTs highlights the importance of this field for neuromorphic computing and for novel healthcare technologies in the form of adaptable or trainable biointerfacing.
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
Doris完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
自信的晓绿完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
热情大树完成签到,获得积分10
3秒前
小马甲应助一棵何首乌采纳,获得10
3秒前
catch发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
科研通AI6.4应助chengzi采纳,获得10
4秒前
何凡之完成签到,获得积分10
5秒前
隐形曼青应助大年猪采纳,获得10
6秒前
留香发布了新的文献求助10
6秒前
AidenZhang完成签到 ,获得积分10
6秒前
orixero应助Zhijiuz采纳,获得10
7秒前
7秒前
aaaa应助于林琨英采纳,获得10
7秒前
7秒前
8秒前
故渊丶发布了新的文献求助10
8秒前
catch完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
罗柠七完成签到,获得积分20
9秒前
可爱的函函应助drfwjuikesv采纳,获得10
9秒前
陆离发布了新的文献求助10
10秒前
0529发布了新的文献求助30
10秒前
11秒前
11秒前
思源应助优雅莞采纳,获得10
11秒前
11秒前
12秒前
13秒前
刘清梅发布了新的文献求助10
14秒前
漂亮的傲白完成签到,获得积分10
14秒前
1姜舒文完成签到,获得积分10
14秒前
于林琨英完成签到,获得积分10
15秒前
邓佳鑫Alan应助心心哈采纳,获得10
15秒前
猴子魏发布了新的文献求助10
15秒前
顺利凌文发布了新的文献求助10
15秒前
Nankdream完成签到,获得积分10
16秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(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
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
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 7300684
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8919049
关于积分的说明 18889714
捐赠科研通 6965525
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3211217
关于科研通互助平台的介绍 2380360
邀请新用户注册赠送积分活动 2187932