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J-GLOBAL ID：201702232006357767   整理番号：17A0852727

ハイブリッドCMOSメムリスタ神経形態学的シナプス【Powered by NICT】

A Hybrid CMOS-Memristor Neuromorphic Synapse

著者 (4件)： Azghadi Mostafa Rahimi (School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, NSW, Australia) ,  Linares-Barranco Bernabe (Microelectronics Institute of Seville, Seville, Spain) ,  Abbott Derek (Microelectronics Institute of Seville, Seville, Spain) ,  Leong Philip H. W. (School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems  (IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems)
巻： 11  号： 2  ページ： 434-445  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1885A  ISSN： 1932-4545  CODEN： ITBCCW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ処理技術は驚異的な速度で前進させ続けているが,脳処理能力を持つコンピュータはまだを回避。はこのようなコンピュータは脳からヒントを得たプラットフォームを実現するために神経科学とナノエレクトロニクスの融合によって達成されるかもしれないことが想像される。本論文では,高性能ナノスケール相補型金属酸化物半導体(CMOS)メモリスタ回路,生物学的シナプスの本質的な学習特性の数を模倣することを提案した。メムリスタとCMOSトランジスタから構成されていることを提案したシナプス回路は,その前シナプス後活動電位のタイミングの違いに応じてそのメムリスタンスを変化させ,スパイクタイミング依存可塑性(STDP)のファミリーを生じさせた。提示した設計は,動物の脳で行われた電気生理学実験数の特性化必須挙動,高次スパイク相互作用を含むを複製する能力に関して先行メムリスティブシナプス設計を進めている。さらに,提案したハイブリッド素子CMOS面積は0.35μmプロセスで600μm~2として推定した これは前CMOS技術に関して地域における十の還元の因子であることを示す。新しい設計は大規模神経形態学的アーキテクチャにクロスバーアレイ構造におけるシリコンニューロンと統合し,スパイクタイミング依存性学習特徴を用いた将来の神経形態学的システムへの道を開く可能性がある。これらのシステムは基本的な神経科学研究の範囲の種々の応用では,パターン認識,脳マシンインタフェイスへの展開のための明らかになりつつある。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  半導体 ,  パターン認識 ,  神経科学 ,  *CMOS ,  相互作用 ,  *シナプス ,  学習 ,  スループット ,  計算機アーキテクチャ ,  活動電位 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： ナノスケール ,  *メモリスタ ,  *神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： CMOS ,  メムリスタ ,  神経形態学 ,  シナプス