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J-GLOBAL ID：201802218939513131   整理番号：18A0150440

神経から発想を得たコンピューティングのための人工シナプスとしてのAgクラスタドープTiO_2膜を用いたメモリスタ【Powered by NICT】

Memristor with Ag-Cluster-Doped TiO₂ Films as Artificial Synapse for Neuroinspired Computing

著者 (7件)： Yan Xiaobing (Key Laboratory of Optoelectronic Information Materials of Hebei Province, Key Laboratory of Digital Medical Engineering of Hebei Province, College of Electron and Information Engineering, Hebei University, Baoding, 071002, P. R. China) ,  Zhao Jianhui (Key Laboratory of Optoelectronic Information Materials of Hebei Province, Key Laboratory of Digital Medical Engineering of Hebei Province, College of Electron and Information Engineering, Hebei University, Baoding, 071002, P. R. China) ,  Liu Sen (Key Laboratory of Microelectronic Devices and Integrated Technology, Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100029, P. R. China) ,  Zhou Zhenyu (Key Laboratory of Optoelectronic Information Materials of Hebei Province, Key Laboratory of Digital Medical Engineering of Hebei Province, College of Electron and Information Engineering, Hebei University, Baoding, 071002, P. R. China) ,  Liu Qi (Key Laboratory of Microelectronic Devices and Integrated Technology, Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100029, P. R. China) ,  Chen Jingsheng (Department of Materials Science and Engineering, National University of Singapore, 9 Engineering Drive 1, Singapore, 117575, Singapore) ,  Liu Xiang Yang (Department of Physics, National University of Singapore, 2 Science Drive 3, Singapore, 117542, Singapore)
資料名： Advanced Functional Materials  (Advanced Functional Materials)
巻： 28  号： 1  ページ： ROMBUNNO.201705320  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1336A  ISSN： 1616-301X  CODEN： AFMDC6  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原理に基づいて,メモリスタは,古典的von Neumannコンピュータのボトルネックに直面することにおいてキーデバイスの一つとして認識されている。しかし,従来のメモリスタが連続的に伝導を調整し,biosynapse機能を模倣忠実にすることは困難である。勾配Agドーパントにより実装された自己組織化AgナノクラスタをTiO_2膜を用いて,強化されたメモリスタ性能を達成した。メモリスタは,正と負のパルス列で段階的増強と抑制の両方の伝導,biosynapseの興奮と抑制をすべてを模倣できるを示した。さらに,長期記憶,長期増強と抑うつ,スパイクタイミング依存可塑性,とペアパルス促進への短期記憶からの遷移を含む包括的biosynaptic機能と可塑性は本研究で作製したメモリスタにより実行された。百ナノ秒時間スケールの幅を適用したパルスを高速学習と計算を実現するために有益である。高分解能透過型電子顕微鏡観察は,Agクラスタは,オン状態装置における電場下でのAgとPt電極の間にAg導電性フィラメントを形成するために再分布することを明確に示した。実験データはAgクラスタをドープした酸化物はbiosynaptic挙動,人工神経系のさらなる生成に必須であることを模擬するための可能性を有していることを確認した。Copyright 2018 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： 塑性 ,  再分布 ,  電場 ,  学習 ,  ドーパント ,  *ドーピング ,  自己組織化 ,  コンピュータ ,  白金 ,  ナノ秒 ,  *銀 ,  酸化物 ,  パルス列 ,  *シナプス
準シソーラス用語： *メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工シナプス ,  導電性フィラメント ,  メムリスタ ,  ナノスケールAgクラスタ

分類 (5件)： 酸化物薄膜  (BK14050P) ,  原子・分子のクラスタ  (BH09030O) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  医用素材  (GA05040H) ,  セラミック・陶磁器の製造  (YC03020V)

タイトルに関連する用語 (9件)： 神経 ,  発想 ,  コンピューティング ,  人工 ,  シナプス ,  Ag ,  クラスタ ,  ドープ ,  メモリスタ