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J-GLOBAL ID：201902255192802147   整理番号：19A2368033

オンデマンド電気流体力学印刷を用いた完全溶液処理透明人工神経回路網【JST・京大機械翻訳】

Fully Solution-Processed Transparent Artificial Neural Network Using Drop-On-Demand Electrohydrodynamic Printing

著者 (32件)： Yong Jason (Centre for Neural Engineering, The University of Melbourne, Victoria, Australia) ,  Yong Jason (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne) ,  Yong Jason (Australian Research Council Centre of Excellence for Integrative Brain Function, The University of Melbourne) ,  Yong Jason (Advanced Micro Devices (AMD), Victoria, Australia) ,  Liang You (Centre for Neural Engineering, The University of Melbourne, Victoria, Australia) ,  Liang You (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne) ,  Liang You (Australian Research Council Centre of Excellence for Integrative Brain Function, The University of Melbourne) ,  Yu Yang (Centre for Neural Engineering, The University of Melbourne, Victoria, Australia) ,  Yu Yang (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne) ,  Yu Yang (Australian Research Council Centre of Excellence for Integrative Brain Function, The University of Melbourne) ,  Hassan Basem (Centre for Neural Engineering, The University of Melbourne, Victoria, Australia) ,  Hassan Basem (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne) ,  Hassan Basem (Australian Research Council Centre of Excellence for Integrative Brain Function, The University of Melbourne) ,  Hossain Md Sharafat (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne) ,  Hossain Md Sharafat (Advanced Micro Devices (AMD), Victoria, Australia) ,  Hossain Md Sharafat (ARC Research Hub for Graphene Enabled Industry Transformation, The University of Melbourne, Australia) ,  Ganesan Kumaravelu (School of Physics, University of Melbourne) ,  Unnithan Ranjith Rajasekharan (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne) ,  Evans Robin (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne) ,  Egan Gary (Australian Research Council Centre of Excellence for Integrative Brain Function, The University of Melbourne) ,  Egan Gary (Monash Biomedical Imaging, Monash University, Victoria, Australia) ,  Chana Gursharan (Centre for Neural Engineering, The University of Melbourne, Victoria, Australia) ,  Chana Gursharan (Department of Medicine (RMH), The University of Melbourne) ,  Chana Gursharan (Department of Psychiatry, The University of Melbourne) ,  Chana Gursharan (Florey Institute of Neuroscience and Mental Health, Victoria, Australia) ,  Nasr Babak (Centre for Neural Engineering, The University of Melbourne, Victoria, Australia) ,  Nasr Babak (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne) ,  Nasr Babak (Australian Research Council Centre of Excellence for Integrative Brain Function, The University of Melbourne) ,  Skafidas Efstratios (Centre for Neural Engineering, The University of Melbourne, Victoria, Australia) ,  Skafidas Efstratios (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne) ,  Skafidas Efstratios (Australian Research Council Centre of Excellence for Integrative Brain Function, The University of Melbourne) ,  Skafidas Efstratios (Advanced Micro Devices (AMD), Victoria, Australia)
資料名： ACS Applied Materials & Interfaces  (ACS Applied Materials & Interfaces)
巻： 11  号： 19  ページ： 17521-17530  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2329A  ISSN： 1944-8244  CODEN： AAMICK  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： 人工ニューラルネットワーク(ANN),深い学習,および神経形態システムは,広範囲の知的で適応可能なシステムを実装するために使用されている新しい処理アーキテクチャである。今日まで,これらのアーキテクチャは,伝統的な相補的金属-酸化物-半導体(CMOS)プロセスまたは他の従来の半導体製造プロセスを用いて実現されてきた。したがって,これらの回路の設計と製造に関連する高コストは,新しいアイデアを適用することから,より広い科学的コミュニティを制限し,そして,この刺激的な新しい領域における研究の進歩を遅くしている。溶液処理エレクトロニクスは,神経形態デバイスの低コスト迅速プロトタイピングを提供するための魅力的なオプションを提供する。本論文では,生物学的シナプス機能を模倣し,ANNを構築するために使用される低コスト透明シナプストランジスタを作製するために使用される新規で完全な溶液ベースのプロセスを提案した。100×100画素画像を符号化し復号化するANNを構築することにより,作製プロセスを実証した。ここでは,望ましい画像処理機能を達成するためにシナプス重みを構成した。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 半導体プロセス ,  画像処理 ,  コミュニティ ,  シナプス ,  復号化 ,  *ニューラルネットワーク ,  計算機アーキテクチャ ,  *印刷 ,  半導体 ,  画像 ,  画素 ,  電子技術
準シソーラス用語： *神経 ,  *溶液処理 ,  *オンデマンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 電気流体力学印刷 ,  シナプス可塑性 ,  シナプストランジスタ ,  神経形態デバイス ,  ゾル-ゲルIn_2O_3 ,  ゾル-ゲルITO ,  薄膜トランジスタ

分類 (2件)： 太陽電池  (NC03084O) ,  論理回路  (NC05070B)

タイトルに関連する用語 (3件)： オンデマンド ,  電気流体力学 ,  人工神経回路網