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J-GLOBAL ID：202202285247694390   整理番号：22A0637892

人工深層ニューラルネットワークのためのa-IGZOメモリスタのシナプス特性の調整【JST・京大機械翻訳】

Tailoring the synaptic properties of a-IGZO memristors for artificial deep neural networks

著者 (8件)： Pereira Maria Elias (i3N/CENIMAT, Department of Materials Science, NOVA School of Science and Technology and CEMOP/UNINOVA, NOVA University Lisbon, Campus de Caparica, 2829-516 Caparica, Portugal) ,  Deuermeier Jonas (i3N/CENIMAT, Department of Materials Science, NOVA School of Science and Technology and CEMOP/UNINOVA, NOVA University Lisbon, Campus de Caparica, 2829-516 Caparica, Portugal) ,  Freitas Pedro (Liverpool John Moores University, Faculty of Engineering and Technology, School of Engineering, Liverpool, United Kingdom) ,  Barquinha Pedro (i3N/CENIMAT, Department of Materials Science, NOVA School of Science and Technology and CEMOP/UNINOVA, NOVA University Lisbon, Campus de Caparica, 2829-516 Caparica, Portugal) ,  Zhang Weidong (Liverpool John Moores University, Faculty of Engineering and Technology, School of Engineering, Liverpool, United Kingdom) ,  Martins Rodrigo (i3N/CENIMAT, Department of Materials Science, NOVA School of Science and Technology and CEMOP/UNINOVA, NOVA University Lisbon, Campus de Caparica, 2829-516 Caparica, Portugal) ,  Fortunato Elvira (i3N/CENIMAT, Department of Materials Science, NOVA School of Science and Technology and CEMOP/UNINOVA, NOVA University Lisbon, Campus de Caparica, 2829-516 Caparica, Portugal) ,  Kiazadeh Asal (i3N/CENIMAT, Department of Materials Science, NOVA School of Science and Technology and CEMOP/UNINOVA, NOVA University Lisbon, Campus de Caparica, 2829-516 Caparica, Portugal)
資料名： APL Materials (Web)  (APL Materials (Web))
巻： 10  号： 1  ページ： 011113-011113-10  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7122A  ISSN： 2166-532X  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： 抵抗スイッチングデバイスに基づく神経形態計算は,人工深層ニューラルネットワークのための関連ハードウェア代替である。パターン認識タスクの最も高い精度のために,アナログ,線形,および対称シナプス重みは必須である。さらに,抵抗スイッチングデバイスは,クロスバーアレイ上のクロストーク問題を解決するために薄膜トランジスタ(TFT)のような支持エレクトロニクスと統合されるべきである。ここでは,a-インジウム-ガリウム-亜鉛-オキシド(IGZO)メムリスタを,ボトムとトップコンタクトとしてMoとTi/Moを用いて提案し,ニューロモルフィックハードウェアシステムのためのa-IGZO TFTsを有するクロスバーアレイ上のアップコーミング統合のための成形フリーアナログスイッチング能力を有した。TFT互換製作プロセスの開発を達成し,それは高い安定性と低いサイクル対サイクル変動を有するa-IGZOメムリスタをもたらした。同一スパイキング方式を用いた増強と鬱病試験によるシナプス挙動を提示し,非同一スパイキング方式の適用による塑性特性の変調も実証した。MNIST手書き数字データセットを用いたパターン認識精度は最大91.82%精度を示し,クロスバー実装の有望な結果であった。ここで示した結果は,神経形態学的ハードウェアのためのMo/a-IGZO/Ti/Moメムリスタの可能性を明らかにした。Copyright 2022 AIP Publishing LLC 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 ,  対称性 ,  パターン認識 ,  チタン ,  モリブデン ,  酸化物 ,  薄膜トランジスタ ,  スイッチング素子 ,  *シナプス ,  電子技術 ,  ハードウェア ,  うつ病 ,  生産工程 ,  クロストーク
準シソーラス用語： *メモリスタ , 【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 (5件)： 人工 ,  深層ニューラルネットワーク ,  IGZO ,  メモリスタ ,  シナプス