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J-GLOBAL ID：202002218317448983   整理番号：20A0333162

プラズマ処理ZnOナノワイヤメムリスタに基づくニューロモルフィック計算のためのシナプス学習ルールの効率的実装【JST・京大機械翻訳】

Efficient implementation of synaptic learning rules for neuromorphic computing based on plasma-treated ZnO nanowire memristors

著者 (13件)： Wan Jiandong (School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350108, People’s Republic of China) ,  Qiu Wenbiao (School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350108, People’s Republic of China) ,  Lai Yunfeng (School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350108, People’s Republic of China) ,  Lai Yunfeng (Jiangsu Collaborative Innovation Center of Photovoltaic Science and Engineering, Changzhou, Jiangsu Province 213164, People’s Republic of China) ,  Lin Peijie (School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350108, People’s Republic of China) ,  Lin Peijie (Jiangsu Collaborative Innovation Center of Photovoltaic Science and Engineering, Changzhou, Jiangsu Province 213164, People’s Republic of China) ,  Zheng Qiao (School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350108, People’s Republic of China) ,  Zheng Qiao (Jiangsu Collaborative Innovation Center of Photovoltaic Science and Engineering, Changzhou, Jiangsu Province 213164, People’s Republic of China) ,  Yu Jinling (School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350108, People’s Republic of China) ,  Yu Jinling (Jiangsu Collaborative Innovation Center of Photovoltaic Science and Engineering, Changzhou, Jiangsu Province 213164, People’s Republic of China) ,  Cheng Shuying (School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350108, People’s Republic of China) ,  Cheng Shuying (Jiangsu Collaborative Innovation Center of Photovoltaic Science and Engineering, Changzhou, Jiangsu Province 213164, People’s Republic of China) ,  Zhang Haizhong (50 Nanyang Avenue, Nanyang Technological University, 639798 Singapore)
資料名： Journal of Physics. D. Applied Physics  (Journal of Physics. D. Applied Physics)
巻： 53  号： 5  ページ： 055303 (9pp)  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： アナログ抵抗スイッチング特性を有するナノ材料ベースのメムリスタを電子シナプスの研究に用い,ナノスケール素子物理と低電力神経形態計算応用の両方に関する情報を提供した。ここでは,個々のZnOナノワイヤに基づくメムリスタを,シナプス学習ルールを研究するために準備した。時間差,スパイク周波数および電圧振幅を同調させることにより,シナプス前およびシナプス後スパイクの同時適用により,Heibian可塑性変調を達成した。さらに,シナプス飽和はシナプス重量の成長を安定化することが観察された。メムリスタのプラズマ処理を行い,抵抗スイッチング時のシナプス可塑性とコンダクタンス変調線形性に及ぼすその影響を調べた。プラズマ処理により,コンダクタンス変調線形性の改善により,メムリスタの漸進的コンダクタンス変調を得ることができた。このことは,メムリスタが学習とメモリに役立つシナプス可塑性を実現できることを示唆している。また,プラズマ処理は,シナプス重量変化(Δw)を拡張して,学習能力を強化し,電子シナプスの学習速度を加速することができ,電子シナプスの特性を修正するための経路を開く可能性があることが観察された。シナプス学習と忘却行動は,はるかに速い速度で忘れた情報の再学習で効果的にシミュレートされる。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： アナログ系 ,  ナノ材料 ,  記憶装置 ,  塑性 ,  *シナプス ,  電圧 ,  線形性 ,  *プラズマ処理 ,  コンダクタンス ,  *学習
準シソーラス用語： シナプス可塑性 ,  抵抗スイッチング ,  低電力化 ,  ナノスケール ,  *メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 無機化合物のルミネセンス  (BM08093J) ,  記憶装置  (JC04060F) ,  半導体薄膜  (BK14040E) ,  半導体集積回路  (NC03162T) ,  13-15族化合物を含まない半導体-半導体接合  (BM03083P)

タイトルに関連する用語 (7件)： プラズマ処理 ,  ZnOナノワイヤ ,  メムリスタ ,  計算 ,  シナプス ,  学習ルール ,  実装