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J-GLOBAL ID：201702257088303180   整理番号：17A1243959

頭脳に触発された神経形態学的計算のためのプログラム可能な動的可塑性を有する柔軟なイオン-電子ハイブリッド酸化シナプスTFT【Powered by NICT】

Flexible Ionic-Electronic Hybrid Oxide Synaptic TFTs with Programmable Dynamic Plasticity for Brain-Inspired Neuromorphic Computing

著者 (10件)： John Rohit Abraham (School of Materials Science and Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore, 639798, Singapore) ,  Ko Jieun (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore, 639798, Singapore) ,  Kulkarni Mohit R. (School of Materials Science and Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore, 639798, Singapore) ,  Tiwari Naveen (School of Materials Science and Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore, 639798, Singapore) ,  Chien Nguyen Anh (School of Materials Science and Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore, 639798, Singapore) ,  Ing Ng Geok (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore, 639798, Singapore) ,  Leong Wei Lin (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore, 639798, Singapore) ,  Leong Wei Lin (School of Chemical and Biomedical Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Drive, Singapore, 637459, Singapore) ,  Mathews Nripan (School of Materials Science and Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore, 639798, Singapore) ,  Mathews Nripan (Energy Research Institute @ NTU (ERI@N), Nanyang Technological University, Singapore, 637553, Singapore)
資料名： Small  (Small)
巻： 13  号： 32  ページ： null  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2348A  ISSN： 1613-6810  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物学的シナプスのエミュレーションを,標準的なvon Neumanアーキテクチャを検討できるような未来の脳からヒントを得た神経形態学的計算システムが必要である。,剛体およびフレキシブル基板上のイオン-電子ハイブリッド酸化物ベーストランジスタに基づく人工シナプスを実証した。ここで報告した柔軟なトランジスタは良好な機械的性能を有する≒9cm~2V~ 1s~ 1の高い電界効果移動度を示した。ペアパルス促進,興奮性および抑制性シナプス後電流,スパイクタイミング依存性可塑性,圧密,超線形増幅,及び動的論理のような包括的学習能力/シナプスルールは,時空間相関を用いた並行処理と記憶機能を記述し確立することに成功した。の結果は,次世代透明神経回路のための人工シナプスを作製するための完全に溶液処理可能なアプローチを提案した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： トランジスタ ,  *シナプス ,  並行処理 ,  エミュレーション ,  フレキシブル基板 ,  *塑性 ,  計算機アーキテクチャ ,  時間依存性 ,  酸化物 ,  *酸化 ,  計算機システム ,  線形性
準シソーラス用語： *神経 ,  電界効果移動度 ,  *神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 興奮性シナプス後電流(EPSC) ,  抑制性シナプス後電流(IPSC) ,  神経形態 ,  ペアパルス促進(PPF) ,  スパイク時間依存性可塑性(SDDP)

分類 (1件)： トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (8件)： 神経形態学 ,  計算 ,  可塑性 ,  イオン ,  電子 ,  酸化 ,  シナプス ,  TFT