Reconfigurable 2D-ferroelectric platform for neuromorphic computing

神经形态工程学 计算机科学 可扩展性 尖峰神经网络 人工神经网络 计算机体系结构 记忆电阻器 人工智能 电子工程 工程类 数据库
作者
Yongbiao Zhai,Peng Xie,Jiahui Hu,Xue Chen,Zihao Feng,Ziyu Lv,Guanglong Ding,Kui Zhou,Ye Zhou,Su‐Ting Han
出处
期刊:Applied physics reviews [American Institute of Physics]
卷期号:10 (1) 被引量:24
标识
DOI:10.1063/5.0131838
摘要

To meet the requirement of data-intensive computing in the data-explosive era, brain-inspired neuromorphic computing have been widely investigated for the last decade. However, incompatible preparation processes severely hinder the cointegration of synaptic and neuronal devices in a single chip, which limited the energy-efficiency and scalability. Therefore, developing a reconfigurable device including synaptic and neuronal functions in a single chip with same homotypic materials and structures is highly desired. Based on the room-temperature out-of-plane and in-plane intercorrelated polarization effect of 2D α-In2Se3, we designed a reconfigurable hardware platform, which can switch from continuously modulated conductance for emulating synapse to spiking behavior for mimicking neuron. More crucially, we demonstrate the application of such proof-of-concept reconfigurable 2D ferroelectric devices on a spiking neural network with an accuracy of 95.8% and self-adaptive grow-when required network with an accuracy of 85% by dynamically shrinking its nodes by 72%, which exhibits more powerful learning ability and efficiency than the static neural network.
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