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J-GLOBAL ID：202202226016491920   整理番号：22A0976659

人工知能のためのHf-Al-O合金を通して可能となった高スイッチング均一性とマルチレベルメモリ蓄積を持つニューロモルフィックシナプス【JST・京大機械翻訳】

Neuromorphic Synapses with High Switching Uniformity and Multilevel Memory Storage Enabled through a Hf-Al-O Alloy for Artificial Intelligence

著者 (4件)： Ismail Muhammad (Division of Electronics and Electrical Engineering, Dongguk University, Republic of Korea) ,  Mahata Chandreswar (Division of Electronics and Electrical Engineering, Dongguk University, Republic of Korea) ,  Kwon Osung (Division of Electronics and Electrical Engineering, Dongguk University, Republic of Korea) ,  Kim Sungjun (Division of Electronics and Electrical Engineering, Dongguk University, Republic of Korea)
資料名： ACS Applied Electronic Materials  (ACS Applied Electronic Materials)
巻： 4  号： 3  ページ： 1288-1300  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5669A  ISSN： 2637-6113  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： それらの高いデータ貯蔵能力のため,制御可能なコンダクタンス特性を有する酸化物ベースのメムリスタは,高い集積密度と神経形態シナプスのための電子デバイスに大きな興味を引きつけた。しかし,低(ON状態)から高抵抗状態(OFF状態)への変換時のメムリスタの高いスイッチング均一性と制御可能なコンダクタンスは,ニューラルネットワークにおけるそれらの実装に不可欠である。本研究では,人工知能(AI)システムに対する無視できるパラメータ分散,マルチレベルコンダクタンス,および神経形態シナプスを有する優れた抵抗スイッチング性能を達成するために,活性材料として原子層蒸着HfO_2/HfAlO_x高k誘電体薄膜を組み込んだPt/HfO_2/HfAlO_x/窒化チタンメムリスタを作製した。この2端子メムリスタは,顕著な直流持久サイクル(103),高電流ON/OFF比>130,安定保持(104s),およびマルチレベルONおよびOFF状態を有する成形フリースイッチング挙動を示した。また,メムリスタコンダクタンス/抵抗をセットスイッチングにおける電流制限とリセットプロセス中の停止電圧により調節し,生物学的神経形態学的シナプスを模倣するための信頼できるアナログスイッチングを行うのに有用である。Pt/HfO_2/HfAlO_x/窒化チタンメムリスタにおいて,増強,鬱病,スパイク速度依存塑性,対パルス化促進,およびスパイク時間依存塑性のようなシナプスの多様な特徴を成功裏に模倣した。さらに,200シナプスから成る28×28画素の画像処理のために,実験的増強と鬱病データを採用した。修正国立標準技術データベース(MNIST)において,手書き数は,約80%の訓練精度で6000の入力画像を認識するためにうまく訓練できる。このHf-Al-O合金ベースメムリスタは高密度記憶を可能にし,AI系に対する神経形態シナプスとして制御可能な抵抗/重量変化を実現する。Copyright 2022 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： 塑性 ,  *記憶装置 ,  電圧 ,  薄膜 ,  酸化物 ,  ニューラルネットワーク ,  窒化物 ,  *シナプス ,  計算 ,  画素 ,  直流 ,  チタン化合物 ,  パラメータ ,  コンダクタンス
準シソーラス用語： 窒化チタン ,  抵抗スイッチング ,  メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Hf-Al-O合金 ,  人工知能 ,  神経形態計算 ,  マルチレベルデータ記憶メモリ ,  制御可能なコンダクタンス

分類 (1件)： 半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工知能 ,  HF ,  Al ,  合金 ,  スイッチング ,  均一性 ,  マルチレベル ,  蓄積