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J-GLOBAL ID:201702257876172633   整理番号:17A1833422

神経形態学的応用のための安定な自己組織化原子スイッチネットワーク【Powered by NICT】

Stable Self-Assembled Atomic-Switch Networks for Neuromorphic Applications
著者 (4件):
資料名:
巻: 64  号: 12  ページ: 5194-5201  発行年: 2017年 
JST資料番号: C0222A  ISSN: 0018-9383  CODEN: IETDAI  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)
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従来の相補型金属-酸化物-半導体構造の切迫した限界の代替として検討されている自然神経形態学的アーキテクチャ。進行パターン認識タスクのような実際的応用のためのそのようなアーキテクチャの利用は再構成可能で安定であることをシナプス結合を必要とするであろう。ここでは,安定な原子スイッチネットワーク(ASN)の実現,固有の複雑な連結性,浸透金属ナノ粒子(NP)から自己集合したを報告した。素子のコンダクタンスはシナプスの構成,電圧刺激を介して調節されるを反映している。NP堆積中の相対湿度と酸素分圧を制御することにより,数か月にわたって安定であることを確率的なコンダクタンススイッチングを得た。詳細な特性評価は酸化されたパーコレーションネットワークのトンネルギャップ内の電場に誘起された原子ワイヤ形成の特徴を明らかにした。最後に,シナプス構造は異なる繰返し速度,短期長期記憶への変換として利用できるで刺激することにより再構成できることを示した。ASNにおける安定な確率的スイッチングのこの実証は,生物学的神経モデルのハードウェア実装するための有望な経路を提供し,一例として,リザーバコンピューティングにおける応用の可能性を明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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ニューロコンピュータ  ,  トランジスタ  ,  パターン認識  ,  その他の固体デバイス 
タイトルに関連する用語 (4件):
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