Contact‐Engineered Oxide Memtransistors for Homeostasis‐Based High‐Linearity and Precision Neuromorphic Computing

神经形态工程学 仿真 材料科学 线性 记忆电阻器 稳态可塑性 计算机科学 电子工程 光电子学 纳米技术 人工神经网络 长时程增强 化学 变质塑性 人工智能 工程类 受体 生物化学 经济增长 经济
作者
San Nam,Dong Hyun Kang,Seong‐Pil Jeon,Dayul Nam,Jeong‐Wan Jo,Sang‐Joon Park,Jiyong Lee,Myung‐Gil Kim,Tae‐Jun Ha,Sung Kyu Park,Yong‐Hoon Kim
出处
期刊:Small [Wiley]
卷期号:21 (7): e2409510-e2409510 被引量:6
标识
DOI:10.1002/smll.202409510
摘要

Abstract Homeostasis is essential in biological neural networks, optimizing information processing and experience‐dependent learning by maintaining the balance of neuronal activity. However, conventional two‐terminal memristors have limitations in implementing homeostatic functions due to the absence of global regulation ability. Here, three‐terminal oxide memtransistor‐based homeostatic synapses are demonstrated to perform highly linear synaptic weight update and enhanced accuracy in neuromorphic computing. Particularly, by leveraging the gate control of contact‐engineered indium‐gallium‐zinc‐oxide (IGZO) memtransistor, synaptic weight scaling is enabled for high‐linearity and precision neuromorphic computing. Moreover, sinusoidal control of gate voltage is demonstrated, possibly enabling the emulation of higher‐order synaptic functions. The device structure of IGZO memtransistor is optimized regarding the source/drain electrode materials and an interfacial layer inserted between the IGZO channel and source electrode. As a result, memtransistors exhibiting high current switching ratio of >10 4 and reliable endurance characteristics are obtained. Furthermore, through the adaptation of synaptic scaling, emulating the homeostasis, non‐linearity values of 0.01 and −0.01 are achieved for potentiation and depression, respectively, exhibiting a recognition accuracy of 91.77% for digit images. It is envisioned that the contact‐engineered IGZO memtransistors hold significant promise for implementing the homeostasis in neuromorphic computing for high linearity and high efficiency.
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
慕青应助Kygo采纳,获得10
1秒前
1秒前
SciGPT应助依旧采纳,获得10
3秒前
lei完成签到,获得积分10
4秒前
小熊完成签到,获得积分20
4秒前
xiaolizi发布了新的文献求助80
5秒前
5秒前
5秒前
7秒前
Unicorn_1完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
9秒前
Airy完成签到,获得积分0
9秒前
TigerOvO完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
充电宝应助春日采纳,获得10
9秒前
诚心代芙发布了新的文献求助10
10秒前
xuxu发布了新的文献求助10
10秒前
xuejingling应助Zzzz采纳,获得10
12秒前
胡先生的小口袋完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
ChenHan发布了新的文献求助10
13秒前
在水一方应助甜美帅哥采纳,获得10
14秒前
moxin完成签到,获得积分10
14秒前
江江江11发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
SinnyMou发布了新的文献求助10
14秒前
原鑫完成签到,获得积分10
16秒前
小敏爱吃鱼完成签到,获得积分10
17秒前
瑕瑜完成签到 ,获得积分10
17秒前
烟花应助aa采纳,获得10
18秒前
19秒前
卡尔加里发布了新的文献求助10
20秒前
思念需要什么完成签到,获得积分10
20秒前
mmr完成签到 ,获得积分10
23秒前
caimiao发布了新的文献求助10
23秒前
26秒前
爆米花应助江江江11采纳,获得10
26秒前
26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
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
适配Micro-LED色转换的高兼容性量子点负性光刻胶制备与工艺研究 500
Direct and Iterative Linear System Solvers 500
Vander's Renal Physiology第10版 500
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 7309524
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8926611
关于积分的说明 18919099
捐赠科研通 6971680
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3212974
关于科研通互助平台的介绍 2381426
邀请新用户注册赠送积分活动 2190842