文献

J-GLOBAL ID：202002217213516150   整理番号：20A0746931

ニューロモルフィック計算のためのIGZOベースのフローティングゲートシナプストランジスタ【JST・京大機械翻訳】

IGZO-based floating-gate synaptic transistors for neuromorphic computing

著者 (7件)： He Yongli (School of Electronic Science and Engineering and Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, Nanjing 210023, People’s Republic of China) ,  Liu Rui (School of Electronic Science and Engineering and Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, Nanjing 210023, People’s Republic of China) ,  Jiang Shanshan (School of Electronic Science and Engineering and Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, Nanjing 210023, People’s Republic of China) ,  Chen Chunsheng (School of Electronic Science and Engineering and Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, Nanjing 210023, People’s Republic of China) ,  Zhu Li (School of Electronic Science and Engineering and Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, Nanjing 210023, People’s Republic of China) ,  Shi Yi (School of Electronic Science and Engineering and Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, Nanjing 210023, People’s Republic of China) ,  Wan Qing (School of Electronic Science and Engineering and Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, Nanjing 210023, People’s Republic of China)
資料名： Journal of Physics. D. Applied Physics  (Journal of Physics. D. Applied Physics)
巻： 53  号： 21  ページ： 215106 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0092B  ISSN： 0022-3727  CODEN： JPAPBE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しいシナプスデバイスで実現されると期待される神経形態計算は,従来のディジタルコンピュータにおける固有の効率ボトルネックを克服する可能性がある。本論文において,Al_2O_3/ITO/Al_2O_3ゲート誘電体スタックを有する低温処理インジウム-ガリウム-亜鉛-オキシド(FGST)ベースの浮遊ゲートシナプストランジスタを,神経形態学的コンピューティングのために提案した。シナプス重みは浮動ゲートシナプストランジスタ(FGST)のチャネルコンダクタンス(G)として保存される。シナプス重量を促進/抑制するために,シナプストランジスタのボトムゲート電極に負/正電気パルス刺激を適用した。このような神経形態デバイスの動作機構を電子直接トンネリングに基づいて議論した。さらに,シナプス重量の保持とシナプストランジスタの素子耐久特性も調べた。さらに,測定されたデバイス特性によるシミュレーションにおいて,このような浮動ゲートシナプストランジスタから成る人工ニューラルネットワークは,小さな数字データセットに対して95.7%の高い分類精度を示した。これらの結果は,人工神経回路網のための浮遊ゲート酸化物ベースのシナプストランジスタの潜在的応用への洞察を提供するかもしれない。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *トランジスタ ,  ディジタル計算機 ,  酸化物 ,  ニューラルネットワーク ,  浮遊 ,  *シナプス ,  *フローティングゲート ,  ゲート絶縁膜
準シソーラス用語： 直接トンネリング ,  ゲート酸化膜 ,  デバイス特性 ,  ボトムゲート , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (2件)： 計算 ,  IGZO