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J-GLOBAL ID:202002238541780196   整理番号:20A0919140

Alナノ粒子埋め込みIGZOシナプストランジスタで模倣されたシナプス可塑性の調節【JST・京大機械翻訳】

Modulation of Synaptic Plasticity Mimicked in Al Nanoparticle-Embedded IGZO Synaptic Transistor
著者 (16件):
資料名:
巻:号:ページ: e1901072  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2482A  ISSN: 2199-160X  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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多様な人工シナプス構造および材料は,画像認識,自然言語処理および学習のような複雑な情報処理タスクを模倣する能力により,von Neumannアーキテクチャを超えた神経形態ハードウェアシステムに対して広く提案されている。それにもかかわらず,材料中に存在するイオンおよび電子粒子の運動における時間的および空間的ランダム性は,通常,シナプス可塑性の信頼できる変調を可能にすることから,固体状態ベースのシナプスデバイスを妨げる。スパイクピークレベルとコンダクタンスの変化が,IGZOチャネル内のAl NPsの密度により正確に変調できる,アルミニウムナノ粒子(アール NP-埋め込みインジウムガリウム亜鉛オキシド(IGZO)シナプストランジスタを実証した。興奮性または抑制性シナプス後電流,対パルス促通および短期増強または抑制を含む必須シナプス機能は,最も最適化されたAl NP密度:IGIO:Al NPs(6nm)を有するシナプストランジスタデバイスにおいて完全にエミュレーションされる。さらに,学習タスクに不可欠な短期から長期記憶領域への制御可能なスイッチングを実証した。シミュレーション結果は,このトランジスタが神経形態計算のための十分の認識精度を提供できることを証明した。実際に,有効なシナプス可塑性を有する統合IGZO NPシナプス回路は,再構成可能な神経形態計算システムの実装を容易にする。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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トランジスタ 

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