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J-GLOBAL ID：202202290537047337   整理番号：22A0300182

神経形態計算のためのZnOナノワイヤオプトエレクトロニックシナプス【JST・京大機械翻訳】

ZnO nanowire optoelectronic synapse for neuromorphic computing

著者 (8件)： Shen Cong (Institute of Functional Nano & Soft Materials (FUNSOM), Jiangsu Key Laboratory for Carbon-Based Functional Materials & Devices, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215123, People’s Republic of China) ,  Gao Xu (Institute of Functional Nano & Soft Materials (FUNSOM), Jiangsu Key Laboratory for Carbon-Based Functional Materials & Devices, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215123, People’s Republic of China) ,  Chen Cheng (School of Optoelectronic Science and Engineering, Key Laboratory of Advanced Optical Manufacturing Technologies of Jiangsu Province, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215006, People’s Republic of China) ,  Ren Shan (Institute of Functional Nano & Soft Materials (FUNSOM), Jiangsu Key Laboratory for Carbon-Based Functional Materials & Devices, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215123, People’s Republic of China) ,  Xu Jian-Long (Institute of Functional Nano & Soft Materials (FUNSOM), Jiangsu Key Laboratory for Carbon-Based Functional Materials & Devices, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215123, People’s Republic of China) ,  Xia Yi-Dong (Department of Materials Science and Engineering, College of Engineering and Applied Sciences, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210093, People’s Republic of China) ,  Wang Sui-Dong (Institute of Functional Nano & Soft Materials (FUNSOM), Jiangsu Key Laboratory for Carbon-Based Functional Materials & Devices, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215123, People’s Republic of China) ,  Wang Sui-Dong (Macao Institute of Materials Science and Engineering (MIMSE), Macau University of Science and Technology, Taipa 999078, Macau, People’s Republic of China)
資料名： Nanotechnology  (Nanotechnology)
巻： 33  号： 6  ページ： 065205 (10pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0108A  ISSN： 0957-4484  CODEN： NNOTER  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： センシング,記憶および計算の機能を統合する人工シナプスは,脳に触発された神経形態学的ハードウェアを開発するために非常に望まれている。本研究では,ZnOナノワイヤ(NW)トランジスタに基づくオプトエレクトロニックシナプスを達成し,短期および長期シナプス可塑性の両方をエミュレートするために使用できる。素子が光パルスにより刺激され,光誘起O_2脱離とZnO NWの持続的光伝導挙動から生じるとき,シナプス増強が存在する。他方,デバイスが暗闇で電気パルスによって刺激されたとき,シナプス抑制が発生して,それはキャリアをトラップするためにゲート誘電体に電荷トラッピング層を導入することによって実現される。ZnO NWシナプスを利用したニューラルネットワークのシミュレーションを行い,修正国立標準研究所と技術数字の認識のための20の訓練期間後に90%以上の高い認識精度を実証した。このナノスケールオプトエレクトロニックシナプスは神経形態学的視覚系の開発において大きな可能性を有する。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： 光伝導 ,  脱着 ,  トランジスタ ,  ニューラルネットワーク ,  *酸化亜鉛 ,  視覚器 ,  *シナプス ,  キャリア ,  エミュレーション ,  光パルス ,  ハードウェア ,  ゲート絶縁膜
準シソーラス用語： 光誘起 ,  シナプス可塑性 ,  電荷捕獲 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： その他の触媒  (CB06123Z) ,  無機化合物のルミネセンス  (BM08093J) ,  太陽電池  (NC03084O) ,  半導体薄膜  (BK14040E) ,  塩基,金属酸化物  (CD01030Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 神経 ,  形態 ,  計算 ,  ZnOナノワイヤ