Associative Learning with Oxide-based Electrolyte-gated Transistor Synapses

王 菲 1,2 , 张培文 1,2 , 李 悦 1,2 , 尚大山 1,2 (1.中国科学院 微电子研究所, 微电子器件与集成技术重点实验室, 北京 100029; 2. 中国科学院大学, 北京 100049) 摘 要: 电解质栅控晶体管(Electrolyte-gated transistors, EGTs)的沟道电导连续可调特性使其在构建神经形态计算系统 中具有巨大应用潜力。本工作以非晶态 Nb 2 O 5 作为沟道材料, Li x SiO 2 作为栅电解质材料, 制备了一种具备低沟道电导 (~120 nS)的 EGT 器件。该器件利用 Li + 嵌入/脱出 Nb 2 O 5 晶格导致的沟道电导连续可逆变化, 模拟了神经突触的短程 可塑性(Short-term plasticity, STP)