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J-GLOBAL ID：202202230221258208   整理番号：22A0913779

高速エネルギー効率的応用のための無ドーピングTFET漏れ集積型(LIF)ニューロン【JST・京大機械翻訳】

Dopingless-TFET Leaky-Integrated-Fire (LIF) Neuron For High-Speed Energy Efficient Applications

著者 (3件)： Priyanka (Department of Electronics Engineering, Rajkiya Engineering College, Maipuri, U.P., India) ,  Singh Sangeeta (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology Patna, Bihar, India) ,  Panchore Meena (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology Patna, Bihar, India)
資料名： IEEE Transactions on Nanotechnology  (IEEE Transactions on Nanotechnology)
巻： 21  ページ： 110-117  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1355A  ISSN： 1536-125X  CODEN： ITNECU  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： シリコンベースの無ドープトンネル電界効果トランジスタ(DL-TFET)は,衝撃イオン化による漏洩-積分-火災(LIF)ニューロン特性のための人工神経形態特性を示した。較正されたシミュレーションを用いて,本研究は,生物学的ニューロン行動をエミュレートするための超高速および超エネルギー効率の良いシリコンベースの電気ニューロンの実現を報告する。報告したDL-TFETは,0.289Vの非常に低い閾値電圧と1.5aJの最小エネルギーを示し,これは,以前の報告された文献と比較して非常に低いスパイク信号を示した。ここで,衝撃イオン化は,DL-TFETのポテンシャル井戸における誘起正孔貯蔵によるスパイキング挙動を生成するための支配的な機構である。さらに,DL-TFETデバイスは,約0.6THzスパイク周波数で報告されたLIFニューロンとして機能した。本研究は,エネルギー消費の大幅な減少を示し,アナログ/ディジタル回路ベースのLIFニューロンの限界を克服する。したがって,DL-TFETベースのLIFニューロンは,そのコンパクトな回路とより良い効率のため,大規模スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を実装するための潜在的解決策である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正孔 ,  電圧 ,  火災 ,  *ニューロン ,  ケイ素 ,  ニューラルネットワーク ,  アナログ系 ,  *ドーピング ,  エミュレーション ,  衝突イオン化 ,  エネルギー消費 ,  エネルギー効率 ,  ディジタル回路
準シソーラス用語： 閾値電圧 ,  超高速 ,  スパイキングニューラルネットワーク ,  *トンネル電界効果トランジスタ , 【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 (7件)： エネルギー効率 ,  応用 ,  ドーピング ,  TFET ,  集積 ,  LIF ,  ニューロン