CN106981567A - 一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法 - Google Patents
一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106981567A CN106981567A CN201710164794.9A CN201710164794A CN106981567A CN 106981567 A CN106981567 A CN 106981567A CN 201710164794 A CN201710164794 A CN 201710164794A CN 106981567 A CN106981567 A CN 106981567A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- artificial synapse
- synapse device
- artificial
- electrode
- bottom electrode
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 210000000225 synapse Anatomy 0.000 title claims abstract description 204
- 230000008878 coupling Effects 0.000 title claims abstract description 39
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000013459 approach Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 47
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 40
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 34
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims abstract description 22
- 230000003956 synaptic plasticity Effects 0.000 claims abstract description 15
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 13
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims abstract description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 6
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 42
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 claims description 35
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 13
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 4
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 229910018038 Cu2ZnSnSe4 Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 229910001218 Gallium arsenide Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 229910003194 Nb-SrTiO3 Inorganic materials 0.000 claims description 3
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 claims description 3
- PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N aluminium oxide Inorganic materials [O-2].[O-2].[O-2].[Al+3].[Al+3] PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- UHYPYGJEEGLRJD-UHFFFAOYSA-N cadmium(2+);selenium(2-) Chemical compound [Se-2].[Cd+2] UHYPYGJEEGLRJD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- -1 chalcogenide compound Chemical class 0.000 claims description 3
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 229910052593 corundum Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 239000011521 glass Substances 0.000 claims description 3
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 claims description 3
- WPYVAWXEWQSOGY-UHFFFAOYSA-N indium antimonide Chemical compound [Sb]#[In] WPYVAWXEWQSOGY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 229910052809 inorganic oxide Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 239000007769 metal material Substances 0.000 claims description 3
- 229910052961 molybdenite Inorganic materials 0.000 claims description 3
- CWQXQMHSOZUFJS-UHFFFAOYSA-N molybdenum disulfide Chemical compound S=[Mo]=S CWQXQMHSOZUFJS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 229910052982 molybdenum disulfide Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000001208 nuclear magnetic resonance pulse sequence Methods 0.000 claims description 3
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 claims description 3
- 229910052719 titanium Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 229910001845 yogo sapphire Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 229910052725 zinc Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 2
- 239000007772 electrode material Substances 0.000 claims description 2
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 claims description 2
- JTCFNJXQEFODHE-UHFFFAOYSA-N [Ca].[Ti] Chemical compound [Ca].[Ti] JTCFNJXQEFODHE-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 239000010936 titanium Substances 0.000 claims 1
- 239000010410 layer Substances 0.000 abstract description 11
- 230000005284 excitation Effects 0.000 abstract description 5
- 239000002346 layers by function Substances 0.000 abstract description 5
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 4
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 3
- 230000013016 learning Effects 0.000 description 3
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 3
- 210000000653 nervous system Anatomy 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 3
- 230000035045 associative learning Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000020796 long term synaptic depression Effects 0.000 description 2
- 230000027928 long-term synaptic potentiation Effects 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 1
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000002425 crystallisation Methods 0.000 description 1
- 230000008025 crystallization Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000009738 saturating Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H10—SEMICONDUCTOR DEVICES; ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N—ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N70/00—Solid-state devices having no potential barriers, and specially adapted for rectifying, amplifying, oscillating or switching
- H10N70/20—Multistable switching devices, e.g. memristors
- H10N70/257—Multistable switching devices, e.g. memristors having switching assisted by radiation or particle beam, e.g. optically controlled devices
-
- H—ELECTRICITY
- H10—SEMICONDUCTOR DEVICES; ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N—ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N70/00—Solid-state devices having no potential barriers, and specially adapted for rectifying, amplifying, oscillating or switching
- H10N70/20—Multistable switching devices, e.g. memristors
- H10N70/253—Multistable switching devices, e.g. memristors having three or more electrodes, e.g. transistor-like devices
-
- H—ELECTRICITY
- H10—SEMICONDUCTOR DEVICES; ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N—ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H10N70/00—Solid-state devices having no potential barriers, and specially adapted for rectifying, amplifying, oscillating or switching
- H10N70/801—Constructional details of multistable switching devices
- H10N70/881—Switching materials
Landscapes
- Electronic Switches (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法,该人工突触器件包括上电极、下电极以及位于上、下电极之间的功能材料层,上电极、功能层材料及下电极共同形成三明治结构;其中,功能材料层由具有光电导效应的材料制成,下电极为透明导电电极;电信号通过上电极、下电极输入,光信号则通过透明导电电极输入;本发明提供的这种人工突触器件在电信号之外引入光作为另一端调控信号,将二端人工突触器件的调控端扩至三端;添加的这一端使得人工突触器件可在外界光学激励信号下发生阻值变化,通过对光学激励信号强度、频率及光脉冲时间的选择调控,能够将该人工突触器件配置到相应的多个阻态,相应实现多种突触可塑性功能。
Description
技术领域
本发明属于人工神经网络技术领域,更具体地,涉及一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法。
背景技术
现有的冯·诺依曼计算机架构将数据的存储与计算分离,存储器与处理器之间通过传输总线进行数据传输,其传输速度会大大限制计算机速度。大数据时代下,海量实时数据的大规模并行运算为现有的计算架构带了挑战。而人脑神经***中,计算与存储是可以同时进行的。因此,类脑计算的研究有望成为突破冯诺依曼瓶颈最有效的一种方案。在人脑神经***中,信息的处理和存储单元是结合在一起,记忆与计算是并行进行的,每个神经元与突触都在同步地存储并处理信息。外界刺激产生的信号输入在神经***中传递,最终在输出响应的过程中将信息的存储和处理完善的结合在一起。而学习和记忆作为人脑神经***最基本的认知活动,其神经生物学基础来自于神经突触的可塑性。突触可塑性即指突触权重随神经活动电位发生增强和减弱的能力。细胞间双脉冲易化(paired-pulsefacilitation,PPF)、长时程增强(long-term potentiation,LTP)、长时程抑制(long-termdepression,LTD)、脉冲时序依赖突触可塑性(spike-timing-dependent plasticity,STDP)、脉冲频率依赖突触可塑性(spike-rate-dependent plasticity,SRDP)等都是神经元突触常见的突触可塑特性。而认知过程在本质上就是基于神经元和突触微观动力学的一种宏观行为,例如联想学习(associative learning)、竞争学习(competitive learning)等学习机制都是基于这些最基本的突触可塑性而实现。因此致力于人工突触器件中各种突触可塑性的模拟实现是发展人工神经网络最基础也最重要的研究方向之一。
忆阻器作为一种新型信息器件,可以有机融合信息存储与计算,实现类脑信息处理,被认为是从根本上突破冯·诺依曼瓶颈的核心基础单元。而目前对人工突触器件的研究,都聚焦在二端突触器件上;这不仅在一定程度上约束了单个突触器件的调控范围与调控精度,也限制了人工神经网络中神经突触器件之间的交叉互联。因此,多端人工突触器件的研究在人工神经网络的发展中有着不可忽视的重要性。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法;通过在纯电调控忆阻人工突触器件中引入光信号调控端,实现光、电信号对人工突触器件性能的耦合调控,从而拓宽了人工突触器件的应用范围和调节精度。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件,包括上电极、下电极以及位于上、下电极之间的功能材料层,上电极、功能层材料及下电极共同形成三明治结构;
其中,功能材料层由具有光电导效应的材料制成,下电极为透明导电电极;电信号通过上电极、下电极输入,光信号则通过透明导电电极输入。
优选的,上述基于光电耦合忆阻器的人工突触器件,其功能材料层的材料为有机或无机钙钛矿、无机氧化物或无机硫系化合物。
优选的,上述基于光电耦合忆阻器的人工突触器件,其功能材料层的材料为CH3NH3PbI3、CH3NH3PbBr3、CH3NH3PbCl3-xIx、CH3NH3PbBr3-xIx、NH4PbI3、NH2CHNH2PbI3、CH3NH3SnI3、Al2O3、ZnO/Nb-SrTiO3、InGaZnO、CdS、CdSe、PbS、GaAs、InSb、Cu2ZnSnSe4、Cu2ZnSn(S,Se)4、MoS2、WS2、BN、黑磷或石墨烯。
优选的,上述基于光电耦合忆阻器的人工突触器件,其下电极是采用包含ITO或FTO的透明导电玻璃制成的透明导电电极。
优选的,上述基于光电耦合忆阻器的人工突触器件,其上电极材料为Au、Cu、Ti、Zn、Al、Ag或Ni的金属材料。
进一步优选的,上述基于光电耦合忆阻器的人工突触器件,其功能材料层的结晶状态根据制备方法可采用单晶、多晶或非晶;其功能材料层的结晶状态、厚度和上电极的厚度均可作为性能指标调控的参数。
本发明提供的上述人工突触器件作为一种可三端输入的器件,具备二端人工突触器件的电学特性,在外界电学激励信号下,具有多阶阻态;可通过调控将该人工突触器件配置到相应的多个稳定阻态以实现PPF、STP、LTP、STDP等突触可塑性功能;并由于其功能层具有光生伏特特性,可引入第三端光作为调控信号,光信号可单独或辅助电信号对人工突触器件的突触可塑性功能进行调控。
为实现本发明目的,按照本发明的另一个方面,提供了一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件在电信号下的突触可塑性的调制方法,电信号从上、下两个电极输入,光信号通过透明导电的下电极输入,具体包括如下步骤:
(1)通过在基于光电耦合忆阻器的人工突触器件的金属的上电极输入直流电平VF,将透明的下电极接地,通过调节限制电流对所述人工突触器件进行电初始化,将人工突触器件的电阻状态由最初的电阻状态转变为较低电平可调节的阻态;
其中,限制电流是在对器件施加激励时的过载保护电流;当所施加的偏置电压产生的电流大于限制电流时,自动把流经器件的电流大小置为限制电流;
(2)通过在上述的人工突触器件的金属的上电极输入写入电平Vset,将透明的下电极接地,将该器件从高阻态RH调控至低阻态RL;
通过在透明的下电极输入擦除电平Vreset,将金属的上电极接地,将该器件从低阻态RL调控至高阻态RH;
该器件在高阻态RH时,电导很低,电流通过能力小,可采用处于这种状态下的人工突触器件来模拟生物突触连接强度很弱、突触权重很低的情况;
该器件在低阻态RL时,电导很高,电流通过能力强,可采用处于这种状态下的人工突触器件来模拟生物突触连接强度很强、突触权重很大的情况;
(3)通过在上述的人工突触器件的金属的上电极输入器件的写入阈值脉冲Pset,将透明的下电极接地,将人工突触器件从高阻态RH调控至低阻态RL;
通过在透明的下电极输入擦除阈值脉冲Preset,将金属的上电极接地,将人工突触器件从低阻态RL调控至高阻态RH;
通过在上述的人工突触器件的一个电极加幅值或脉宽低于阈值脉冲(Pset或Preset)的脉冲信号PM,将另一个电极接地,将人工突触器件调控至中间阻态RM1;通过改变脉冲信号PM的脉冲参数幅值和脉宽的大小,获得不同的中间阻态RMX;
当该器件处在不同的中间阻态时,电导不同,电流通过能力不同,可采用处于这种状态下的人工突触器件来模拟生物突触不同的连接强度,即可以模拟不同的突触权重;当人工突触器件从高阻被调控至低阻,电导升高,表明该人工突触器件的突触权重增大;而当器件从低阻被调控至高阻时,电导降低,表明该人工突触器件的突触权重减小;
(4)当上述的人工突触器件处在髙阻,而脉冲信号PM1未能将器件从高阻态调控至某个稳定的中间阻态,而是从这个中间阻态易失性地衰退回高阻态,该人工突触器件实现STP功能;
当该器件处在髙阻,脉冲信号PM2将器件从高阻态调控至某个中间阻态,器件从该中间阻态易失性地衰退回阻值低于高阻态的非易失的某个稳定中间阻态时,该人工突触器件实现LTP功能;
当该器件处在高阻态时,在器件的同一电极上连续施加两个相同的脉冲信号PM3,当两次脉冲信号的刺激引起的电流幅值之比A2/A1大于1时,该器件实现PPF功能;
当在该器件的金属的上电极施加脉冲序列PS1,在其透明的下电极施加脉冲序列PS2,通过改变脉冲序列PS1与PS2的时间间隔δt,使得突触权重的改变量也随之改变;通过调整脉冲序列的参数,当突触权重随δt变化而变化时,实现STDP功能;
(5)通过在上述的突触器件的金属的上电极输入读电平Vread,将透明的下电极接地,来实现人工突触器件权重的读取。
为实现本发明目的,按照本发明的另一个方面,提供了一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件在光信号下的突触可塑性的调制方法,包括如下步骤:
(1)通过在上述的突触器件的金属的上电极输入直流高电平VF,将透明的下电极接地,通过调节限制电流,使得所述人工突触器件的电阻状态由初始电阻状态转变为光脉冲可调节的阻态;
其中的限制电流为对器件施加激励时的过载保护电流;
(2)在透明的下电极垂直输入光脉冲信号LM,通过调节光脉冲信号LM的强度、频率及脉宽,使得所述人工突触器件达到不同的稳定中间阻态RMX,从而模拟生物突触中的不同权重;X为自然数;
当该器件处在髙阻态,而所施加的光脉冲信号LM1未能将器件从高阻态调控至某个稳定的中间阻态、而是从这个中间阻态易失性地衰退回高阻态,该人工突触器件实现STP功能;
当该器件处在髙阻态,光脉冲信号LM2将器件从高阻态调控至某个中间阻态、器件从该中间阻态易失性地衰退回阻值低于高阻态的非易失的某个稳定中间阻态时,该人工突触器件实现LTP功能;
当该器件处在高阻态时,连续施加两个相同的光脉冲信号LM3,当两次光脉冲刺激引起的电流幅值之比A2/A1大于1时,该人工突触器件实现PPF功能;
(3)通过在所述的光电耦合忆阻人工突触器件的金属的上电极输入读电平Vread,在透明的下电极接地,来实现人工突触器件权重的读取。
为实现本发明目的,按照本发明的另一个方面,提供了一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件在电信号和光信号耦合作用下的突触权重调制方法,包括如下步骤:
(1)通过在所述的光电耦合人工突触器件的金属的上电极输入直流高电平VF,将透明的下电极接地,通过调节限制电流,使得所述人工突触器件的电阻状态由最初的电阻状态转变为光电耦合信号可调节的阻态;
(2)在所述人工突触器件的透明的下电极加擦除阈值脉冲信号Preset,将上电极接地,可以将人工突触器件调控至高阻态RH;在金属的上电极施加脉冲PM1,将透明的下电极接地,器件发生一个易失性地从高阻态到低阻态的阻变,最终器件阻值回到高阻态,阻值没有改变,此时,器件实现STP功能;
作为光电耦合作用地对比,在透明的下电极段施加光信号的同时,在金属的上电极施加同样的脉冲PM1,改变光信号的强度、频率与脉宽,电脉冲PM1将器件调控至非易失的稳定的中间阻态RMX(X为1、2、3…);此时,光信号辅助电脉冲信号调控器件从STP学习转变为LTP学习;
(3)在所述人工突触器件的透明的下电极加擦除阈值脉冲信号Preset,将上电极接地,可以将人工突触器件调控至高阻态RH;在金属的上电极施加脉冲PM1,将透明的下电极接地,器件阻值被调控至非易失的中间阻态RM1,此时,器件实现LTP功能;在透明的下电极施加光信号,在金属的上电极施加的脉冲PM1,改变光信号的强度、频率与脉宽,电脉冲PM1将器件调控至非易失的稳定的中间阻态RM2,RM2小于RM1,此时,光信号辅助电脉冲信号调控器件实现更深程度的LTP学习;
(4)通过在所述的光电耦合人工突触器件的金属的上电极输入读电平Vread,在透明的下电极接入零电平,来实现人工突触器件阻态的读取。
优选地,上述调制方法中,RH>RMX>RL,PM<Pset,PM<Preset;其中,RH为高阻态的阻值,RMX为中间阻态的阻值,RL为低阻态的阻值;PM为施加在人工突触器件电极的脉冲的幅值,Pset为阈值脉冲的幅值,Preset为擦除阈值脉冲信号的幅值。
优选地,在上述调制方法中,通过对器件施加限制电流将器件置于不同的阻态调节范围,所述限制电流的范围为1nA~100mA。
总体而言,本发明所构思的以上技术方案,与现有人工突触器件相比,具有以下有益效果:
本发明提供的上述人工突触器件,采用具有光生伏特效应的忆阻材料作为人工突触器件功能层材料,在电信号之外引入光作为另一端调控信号,将二端人工突触器件的调控端扩至三端;添加的这一端使得该人工突触器件可在外界光学激励信号下发生阻值变化,通过对光学激励信号强度、频率及光脉冲时间的选择调控,能够将该人工突触器件配置到相应的多个阻态,从而实现对单个人工突触器件大范围地、精确地调控,相应实现PPF、STP、LTP的突触可塑性功能,进而实现大规模人工神经网络中人工突触器件的交叉互联。
附图说明
图1是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件的结构示意图;
图2是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件的激励信号输入示意图;
图3是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件的电流-电压特性曲线图;
图4是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件的多阶稳定阻态调控图;
图5是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件在调控下从STP学习转变至LTP学习的曲线示意图;
图6是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件在调控下进行更深程度的LTP学习的曲线示意图。
在所有附图中,相同的附图标记用来表示相同的元件或结构,其中:101-上电极、102-功能材料层、103-下电极。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个
当只在电输入1、电输入2端施加电信号时,改人工突触器件可以展实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
图1所示,是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件的结构示意图,具体包括上电极101、下电极103以及位于上下电极之间的功能材料层102,上电极、功能层材料及下电极共同形成三明治结构。
本实施例中,功能材料层由具有光电导效应的材料制成,包括有机、无机钙钛矿、无机氧化物、无机硫系化合物、及其他一些二维材料,这些二维材料包括但不限于CH3NH3PbI3、CH3NH3PbBr3、CH3NH3PbCl3-xIx、CH3NH3PbBr3-xIx、NH4PbI3、NH2CHNH2PbI3、CH3NH3SnI3、Al2O3、ZnO/Nb-SrTiO3、InGaZnO、CdS、CdSe、PbS、GaAs、InSb、Cu2ZnSnSe4、Cu2ZnSn(S,Se)4、MoS2、WS2、BN、黑磷或石墨烯等光敏材料;下电极采用ITO或FTO的透明导电玻璃的透明电极,上电极采用Au、Cu、Ti、Zn、Al、Ag或Ni的金属材料。
图2所示,是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件在工作时的激励信号输入示意图,电信号通过上电极和下电极输入,外部电输入1端联接人工突触器件的上电极,外部电输入2端联接人工突触器件的下电极,而光信号则从透明导电的下电极垂直输入,由此,这种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件实现了三端输入。
现有的二端人工突触器件的电学特性包括如图3所示的八字回线和图4所示的多阻态渐变特性;利用这种特性可以在电信号控制下实现PPF、STP、LTP、STDP等突触可塑性功能。
而对于本发明所提供的上述人工突触器件,当其从下电极103垂直输入光信号时,可通过光信号辅助或协同电信号对该忆阻人工突触器件进行调控,也可通过光信号单独对忆阻该人工突触器件进行调控。
以下结合实施例具体阐述本实施例提供的人工突触器件在单独的电信号、单独的光信号和光、电信号同时施加时的调制方法。
对于实施例提供的这种光电耦合忆阻器的人工突触器件,在单独的电信号下的突触权重调制方法具体如下:
(1)电初始化器件阻值;在器件的金属上电极101输入直流高电平VF,在透明的下电极103接零电平,使得人工突触器件的电阻状态由最初的电阻状态Rin1转变为初始化后的电阻值Rin2,在电操作后的电阻值Rin2下,器件的阻值可由比VF低的直流电平进行调节;
(2)采用直流电信号调控器件阻值;在器件的金属上电极101输入写入电平Vset,将透明的下电极103接零电平,以将人工突触器件从高阻态RH调控至低阻态RL;
通过在透明的下电极103输入擦除电平Vreset,将金属上电极101接零电平,将人工突触器件从低阻态RL调控至高阻态RH;该过程对应的I-V图如图3所示。当器件处于高阻态RH时,器件的电导很低,电流通过器件的能力很弱,可以用处于这种状态下的人工突触器件来模拟生物突触两端连接强度很弱、突触权重很低的情况;当器件处于低阻态RH时,器件的电导很高,电流通过器件的能力很强,可以用处于这种状态下的人工突触器件来模拟生物突触两端连接强度很强、突触权重很大的情况;
(3)采用电脉冲信号调控器件阻值;在突触器件的金属上电极101施加写入阈值脉冲Pset,在透明的下电极103接零电平脉冲,可将器件从高阻态RH调控至低阻态RL;
在透明下电极输入擦除阈值脉冲Preset,在金属上电极接零电平,可将人工突触器件从低阻态RL调控至高阻态RH;
在器件的一个电极加幅值或脉宽低于阈值脉冲(Pset或Preset)的脉冲信号PM,将另一个电极接地,可以将人工突触器件调控至中间阻态RM1,通过改变脉冲信号VP的脉冲参数幅值和脉宽的大小,可获得不同中间阻态RMX(X为1、2、3…),如图4所示;器件处在不同中间阻态时,电导不同,电流的通过能力也不同,由此可以模拟生物突触不同的连接强度,即可以模拟不同的突触权重;
(4)通过电信号调控器件突触可塑性;将这种人工突触器件的金属上电极101接地,在透明下电极103端施加擦除阈值脉冲Preset,使器件处于髙阻态;将透明下电极103端接地,在金属上电极101端施加脉冲信号PM,器件从高阻态被调控至某个中间阻态,又很快衰退至初始高阻态时,该人工突触器件实现STP功能;
将该人工突触器件的金属上电极101端接地,在透明下电极103端施加擦除阈值脉冲Preset,使器件处在髙阻态;将透明下电极103接地,在金属上电极101端施加脉冲信号PM,人工突触器件从高阻态被调控至某个稳定的中间阻态时,该人工突触器件实现LTP功能;
将该人工突触器件的金属上电极101接地,在透明下电极103端施加擦除阈值脉冲Preset,使器件处在髙阻态;将器件透明下电极103端接地,在器件的金属上电极101端连续施加两个相同的脉冲信号PM,两次脉冲信号PM的刺激引起的电流幅值之比A2/A1大于1时,器件实现PPF功能;
在该人工突触器件的金属上电极101施加脉冲序列P1,在其透明下电极施加脉冲序列P2,改变脉冲序列P1与P2的时间间隔δt,突触权重的改变量也随之改变,调整脉冲序列的参数,当突触权重的改变量随δt变化而变化时,器件实现STDP功能;
(5)突触权重的读取;在该人工突触器件的金属上电极101输入直流读电平Vread,在其透明下电极103接入零电平,读取流经器件的电流Iread,作为突触权重,从而实现人工突触器件权重的读取。
对于实施例提供的这种光电耦合忆阻器的人工突触器件,在单独的光信号下的突触权重调制方法具体如下:
(1)电初始化人工突触器件阻值;在该人工突触器件的金属的上电极101输入直流高电平VF,在透明的下电极103接零电平,使得该器件的电阻状态由最初的电阻状态Rin1转变为初始化后的电阻值Rin2,在电操作后的电阻值Rin2下,器件的阻值可由比VF低的直流电平进行调节;
(2)采用光信号对突触可塑性进行调节;在透明的下电极103垂直输入光脉冲信号LM,通过调节光脉冲信号LM的强度、频率及脉宽,使得突触器件达到不同的稳定中间阻态RMX(X为1、2、3…),模拟生物突触中的不同权重;
将该器件的金属上电极101接地,在透明的下电极施加擦除阈值脉冲Preset,使该器件处在髙阻态,当调节光脉冲信号LM未能将器件从高阻态调控至某个稳定的中间阻态时,该人工突触器件实现STP功能;
将该器件的金属上电极101接地,在透明的下电极施加擦除阈值脉冲Preset,使该器件处在髙阻态,当光脉冲信号LM将器件从高阻态调控至某个稳定的中间阻态时,该人工突触器件实现LTP功能;
将该器件的金属上电极101接地,在透明的下电极施加擦除阈值脉冲Preset,使该器件处在髙阻态,连续往下电极施加两个相同的光脉冲信号LM,当两次光脉冲刺激引起的电流幅值之比A2/A1大于1时,器件实现PPF功能;
(3)突触权重的读取;在该器件的金属上电极101输入直流读电平Vread,在透明的下电极103接入零电平,读取流经器件的电流Iread,作为突触权重,从而实现人工突触器件权重的读取。
对于实施例提供的这种光电耦合忆阻器的人工突触器件,在电信号和光信号下的突触权重调控方法为:
(1)电初始化器件阻值;在该人工突触器件的金属的上电极101输入直流高电平VF,在透明的下电极103接零电平,使得该器件的电阻状态由初始电阻状态Rin1转变为初始化后的电阻值Rin2;在电阻值Rin2下,该器件的阻值可由比VF低的直流电平进行调节;
(2)单独采用电信号对该人工突触器件的调控;在该人工突触器件的任意一个电极施加脉冲信号VP,在另一电极接零电平脉冲,将器件调控至阻态RM1;通过改变脉冲信号VP的脉冲参数幅值和脉宽大小,获得不同中间阻态RMX(X为1、2、3…);
(3)采用光信号辅助该人工突触器件在电信号操作下从STP学习转变至LTP学习;在该人工突触器件的透明的下电极施加擦除阈值脉冲信号Preset,使金属的上电极接地,将该人工突触器件调控至高阻态RH;
在金属的上电极施加脉冲PM1,将透明的下电极接地,该器件阻值没有改变,器件实现STP功能;
在透明的下电极施加光信号,在金属的上电极施加脉冲PM1,并改变光信号的强度、频率与脉宽,电脉冲PM1将该器件调控至稳定的中间阻态RMX(X为1、2、3…);此时,光信号辅助电脉冲信号操作器件从STP学习转变为LTP学习;图5所示,是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件在有光辅助地调控下由STP学习转变至LTP学习的曲线示意图;
(4)通过光信号辅助该器件在电信号操作下进行更深程度的LTP学习;通过在该人工突触器件的透明的下电极施加擦除阈值脉冲信号Preset,把金属的上电极接地,将人工突触器件调控至高阻态RH;
通过在其金属的上电极施加脉冲PM1,把透明的下电极接地,将该器件阻值调控至中间阻态RM1,此时,该器件实现LTP功能;
在透明的下电极施加光信号,并在金属的上电极施加脉冲PM1,并改变光信号的强度、频率与脉宽,电脉冲PM1将器件调控至稳定的中间阻态RM2,RM2大于RM1,此时,光信号辅助电脉冲信号调控器件实现更深程度的LTP学习;图6所示,则是实施例提供的基于光电耦合忆阻器的人工突触器件在有光辅助地调控下进行更深程度的LTP学习的曲线示意图。
(5)突触权重的读取;在该人工突触器件的金属上电极101输入直流读电平Vread,在透明的下电极103接入零电平,读取流经器件的电流Iread,作为突触权重,从而实现人工突触器件权重的读取。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件,其特征在于,包括上电极、下电极以及位于所述上、下电极之间的功能材料层;
所述功能材料层由具有光电导效应的材料制成,上电极为金属电极、下电极为透明导电的电极;电信号通过所述上电极、下电极输入,光信号通过下电极输入。
2.如权利要求1所述的人工突触器件,其特征在于,所述功能材料层的材料为有机钙钛矿、无机钙钛矿、无机氧化物或无机硫系化合物。
3.如权利要求1或2所述的人工突触器件,其特征在于,所述功能材料层的材料为CH3NH3PbI3、CH3NH3PbBr3、CH3NH3PbCl3-xIx、CH3NH3PbBr3-xIx、NH4PbI3、NH2CHNH2PbI3、CH3NH3SnI3、Al2O3、ZnO/Nb-SrTiO3、InGaZnO、CdS、CdSe、PbS、GaAs、InSb、Cu2ZnSnSe4、Cu2ZnSn(S,Se)4、MoS2、WS2、BN、黑磷或石墨烯。
4.如权利要求1或2所述的人工突触器件,其特征在于,所述功能材料层的结晶状态为单晶、多晶或非晶。
5.如权利要求1或2所述的人工突触器件,其特征在于,所述下电极是采用包含ITO或FTO的透明导电玻璃制成的透明导电电极。
6.如权利要求1或2所述的人工突触器件,其特征在于,所述上电极材料为Au、Cu、Ti、Zn、Al、Ag或Ni的金属材料。
7.一种如权利要求1~6所述的人工突触器件在电信号下的突触可塑性的调制方法,外部电信号从上、下两个电极输入,光信号通过下电极输入;其特征在于,包括如下步骤:
(1)在所述人工突触器件的上电极输入直流电平VF,将其下电极接地,通过调节限制电流对所述人工突触器件进行电初始化,使人工突触器件的电阻状态由最初的电阻状态转变为低电平可调节的阻态;
(2)通过在所述人工突触器件的上电极输入写入电平Vset,将所述人工突触器件从高阻态RH调控至低阻态RL;
通过在下电极输入擦除电平Vreset,将上电极接地,将所述人工突触器件从低阻态RL调控至高阻态RH;
所述人工突触器件在高阻态RH时,电导很低,电流通过能力小,采用处于这种状态下的人工突触器件来模拟生物突触连接强度很弱、突触权重很低的情况;
所述人工突触器件在低阻态RL时,电导很高,电流通过能力强,采用处于这种状态下的人工突触器件来模拟生物突触连接强度很强、突触权重很大的情况;
(3)通过在所述人工突触器件的上电极输入写入阈值脉冲Pset,将其下电极接地,将人工突触器件从高阻态RH调控至低阻态RL;
通过在下电极输入擦除阈值脉冲Preset,将其上电极接地,将人工突触器件从低阻态RL调控至高阻态RH;
通过在所述人工突触器件的任一个电极加幅值或脉宽低于阈值脉冲的脉冲信号PM,将另一个电极接地,将人工突触器件调控至中间阻态RM1;通过改变脉冲信号PM的脉冲参数幅值和脉宽的大小,获得不同的中间阻态RMX;
当所述人工突触器件处在不同的中间阻态时,电导不同,电流通过能力不同,采用处于这种状态下的人工突触器件来模拟生物突触不同的突触权重;
(4)当所述人工突触器件处在髙阻,而脉冲信号PM1未能将器件从高阻态调控至某个稳定的中间阻态,而是从中间阻态易失性地衰退回高阻态,所述人工突触器件实现STP功能;
当所述人工突触器件处在髙阻,脉冲信号PM2将器件从高阻态调控至某个中间阻态,器件从所述中间阻态易失性地衰退回阻值低于高阻态的非易失的某个稳定中间阻态时,所述人工突触器件实现LTP功能;
当所述人工突触器件处在高阻态,在所述人工突触器件的同一电极上连续施加两个相同的脉冲信号PM3,当两次脉冲信号的刺激引起的电流幅值之比A2/A1大于1时,所述人工突触器件实现PPF功能;
当在所述人工突触器件的上电极施加脉冲序列PS1,在其下电极施加脉冲序列PS2,通过改变脉冲序列PS1与PS2的时间间隔δt,使得突触权重的改变量也随之改变;通过调整脉冲序列的参数,当突触权重随δt变化而变化时,实现STDP功能;
(5)通过在所述人工突触器件的上电极输入读电平Vread,将其下电极接地,来实现人工突触器件权重的读取。
8.一种如权利要求1~6所述的人工突触器件在光信号下的突触可塑性的调制方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)在所述人工突触器件的上电极输入直流高电平VF,将其下电极接地,通过调节限制电流,使得所述人工突触器件的电阻状态由初始电阻状态转变为光脉冲可调节的阻态;
(2)在所述人工突触器件的下电极垂直输入光脉冲信号LM,通过调节光脉冲信号LM的强度、频率及脉宽,使得所述人工突触器件达到不同的稳定中间阻态RMX,从而模拟生物突触中的不同权重;其中,X为自然数;
当所述人工突触器件处在髙阻态,而所施加的光脉冲信号LM1未能将器件从高阻态调控至某个稳定的中间阻态、而是从该中间阻态易失性地衰退回高阻态,该人工突触器件实现STP功能;
当所述人工突触器件处在髙阻态,光脉冲信号LM2将器件从高阻态调控至某个中间阻态、器件从该中间阻态易失性地衰退回阻值低于高阻态的非易失的某个稳定中间阻态时,该人工突触器件实现LTP功能;
当所述人工突触器件处在高阻态,连续施加两个相同的光脉冲信号LM3,当两次光脉冲刺激引起的电流幅值之比A2/A1大于1时,该人工突触器件实现PPF功能;
(3)通过在所述人工突触器件的上电极输入读电平Vread,将下电极接地,来实现人工突触器件权重的读取。
9.一种如权利要求1~6所述的人工突触器件在电信号和光信号耦合作用下的突触权重调制方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)通过在所述的人工突触器件的上电极输入直流高电平VF,将其下电极接地,通过调节限制电流,使得所述人工突触器件的电阻状态由最初的电阻状态转变为光电耦合信号可调节的阻态;
(2)在所述人工突触器件的下电极施加擦除阈值脉冲信号Preset,将上电极接地,将人工突触器件调控至高阻态RH;在上电极施加脉冲PM1,将下电极接地,该人工突触器件发生一个易失性地从高阻态到低阻态的阻变,最终器件阻值回到高阻态,阻值没有改变,此时,该人工突触器件实现STP功能;
在下电极段施加光信号的同时,在上电极施加脉冲PM1,通过改变光信号的强度、频率与脉宽,将器件调控至非易失的稳定的中间阻态RMX,通过光信号辅助电脉冲信号调控所述人工突触器件从STP学习转变为LTP学习;
(3)在所述人工突触器件的下电极加擦除阈值脉冲信号Preset,将上电极接地,将人工突触器件调控至高阻态RH;在上电极施加脉冲PM1,将下电极接地,所述人工突触器件的阻值被调控至非易失的中间阻态RM1,所述人工突触器件实现LTP功能;
在下电极施加光信号,在上电极施加的脉冲PM1,通过改变光信号的强度、频率与脉宽,将器件调控至非易失的稳定的中间阻态RM2,RM2小于RM1,光信号辅助电脉冲信号调控器件实现更深程度的LTP学习;
(4)通过在所述的人工突触器件的上电极输入读电平Vread,在下电极接入零电平,来实现人工突触器件阻态的读取。
10.如权利要求7~9所述的调制方法,所述限制电流的范围为1nA~100mA。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710164794.9A CN106981567B (zh) | 2017-03-20 | 2017-03-20 | 一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710164794.9A CN106981567B (zh) | 2017-03-20 | 2017-03-20 | 一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106981567A true CN106981567A (zh) | 2017-07-25 |
CN106981567B CN106981567B (zh) | 2019-11-05 |
Family
ID=59338840
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710164794.9A Active CN106981567B (zh) | 2017-03-20 | 2017-03-20 | 一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106981567B (zh) |
Cited By (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107909146A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-04-13 | 中国科学院微电子研究所 | 基于易失性阈值转变器件的神经元电路 |
CN108428700A (zh) * | 2018-03-15 | 2018-08-21 | 西南交通大学 | 一种室温下忆阻及负微分效应稳定共存器件的制备方法 |
CN108664735A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-16 | 华中科技大学 | 基于多值忆阻器的stdp脉冲设计方法和多样化stdp的实现方法 |
CN108920845A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-30 | 福州大学 | 一种实现氧化锌线状晶体管电导可调的方法 |
CN109037443A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-12-18 | 电子科技大学 | 基于a-SiNx忆阻效应的SPR神经突触器件及其制备方法 |
CN109065711A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-12-21 | 河北大学 | 一种固态电解质阻变存储器及其制备方法 |
CN109065713A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-12-21 | 电子科技大学 | 基于a-Si忆阻效应的SPR神经突触器件及其制备方法 |
CN109148683A (zh) * | 2018-08-07 | 2019-01-04 | 北京航空航天大学 | 一种基于黑磷和黑磷氧化物的范德华异质结忆阻器 |
CN109449289A (zh) * | 2018-11-01 | 2019-03-08 | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 | 一种光激励的神经突触仿生忆阻器及其制备方法 |
CN109460819A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-03-12 | 清华大学 | 一种用于模拟生物体光突触的方法及器件 |
CN109768160A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-05-17 | 济南大学 | 一种二硫化钼/硫化锌双功能层结构忆阻器及其制备方法 |
CN110690345A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-14 | 深圳大学 | 一种光控忆阻器及其制备方法 |
CN110794635A (zh) * | 2018-08-01 | 2020-02-14 | 西安电子科技大学 | 一种基于垂直腔半导体光放大器的低功耗光学突触装置 |
CN110854265A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-02-28 | 华东理工大学 | 一种基于聚多巴胺修饰黑磷纳米片的仿生忆阻器及其制备方法和应用 |
CN111052152A (zh) * | 2017-08-31 | 2020-04-21 | Tdk株式会社 | 包含仿神经元件的阵列的控制装置、离散化步长的运算方法及程序 |
CN111312899A (zh) * | 2020-01-23 | 2020-06-19 | 浙江大学 | 具有零能耗的光电神经突触器件及制备方法 |
CN111323654A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-23 | 北京大学 | 一种阻变器件的突触模拟方法及*** |
CN111525027A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-08-11 | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 | 一种利用光信号可逆调控忆阻器电导的方法 |
CN112349838A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-09 | 复旦大学 | 一种多模式调制的柔性钙钛矿神经突触器件及其制备方法 |
CN112951987A (zh) * | 2021-01-26 | 2021-06-11 | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 | 一种利用光信号在忆阻器中实现正负光电导的方法 |
CN113629186A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-11-09 | 广东工业大学 | 一种基于硫化铟薄膜构建的痛觉感受器及其应用 |
CN114023877A (zh) * | 2021-11-03 | 2022-02-08 | 陕西科技大学 | 一种基于掺杂二维卤化物钙钛矿薄膜忆阻器及其制备方法 |
CN115696011A (zh) * | 2022-10-27 | 2023-02-03 | 华中科技大学 | 一种基于相变材料的电可控彩色滤光阵列及人工视觉*** |
US11950520B2 (en) | 2018-08-23 | 2024-04-02 | The University Of Hull | Optically switchable memory |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010106116A1 (en) * | 2009-03-17 | 2010-09-23 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | Neural network circuit comprising nanoscale synapses and cmos neurons |
CN104597563A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-05-06 | 清华大学 | 一种基于超材料的波导式光忆阻器 |
CN105761750A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-07-13 | 华中科技大学 | 一种基于忆阻器的多值逻辑器件及操作方法 |
-
2017
- 2017-03-20 CN CN201710164794.9A patent/CN106981567B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010106116A1 (en) * | 2009-03-17 | 2010-09-23 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | Neural network circuit comprising nanoscale synapses and cmos neurons |
CN104597563A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-05-06 | 清华大学 | 一种基于超材料的波导式光忆阻器 |
CN105761750A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-07-13 | 华中科技大学 | 一种基于忆阻器的多值逻辑器件及操作方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
ZHENGGUO XIAO AND JINSONG HUANG: "《Energy-Efficient Hybrid Perovskite Memristors and Synaptic》", 《ADV. ELECTRON. MATER.》 * |
Cited By (38)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111052152A (zh) * | 2017-08-31 | 2020-04-21 | Tdk株式会社 | 包含仿神经元件的阵列的控制装置、离散化步长的运算方法及程序 |
CN111052152B (zh) * | 2017-08-31 | 2023-09-05 | Tdk株式会社 | 包含仿神经元件的阵列的控制装置、离散化步长的运算方法及程序 |
CN107909146A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-04-13 | 中国科学院微电子研究所 | 基于易失性阈值转变器件的神经元电路 |
CN108428700A (zh) * | 2018-03-15 | 2018-08-21 | 西南交通大学 | 一种室温下忆阻及负微分效应稳定共存器件的制备方法 |
CN108428700B (zh) * | 2018-03-15 | 2020-11-24 | 西南交通大学 | 一种室温下忆阻及负微分效应稳定共存器件的制备方法 |
CN108664735A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-16 | 华中科技大学 | 基于多值忆阻器的stdp脉冲设计方法和多样化stdp的实现方法 |
CN108664735B (zh) * | 2018-05-11 | 2020-06-09 | 华中科技大学 | 基于多值忆阻器的stdp脉冲设计方法和多样化stdp的实现方法 |
CN108920845A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-30 | 福州大学 | 一种实现氧化锌线状晶体管电导可调的方法 |
CN108920845B (zh) * | 2018-07-06 | 2023-02-21 | 福州大学 | 一种实现氧化锌线状晶体管电导可调的方法 |
CN110794635A (zh) * | 2018-08-01 | 2020-02-14 | 西安电子科技大学 | 一种基于垂直腔半导体光放大器的低功耗光学突触装置 |
CN109065711A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-12-21 | 河北大学 | 一种固态电解质阻变存储器及其制备方法 |
CN110794635B (zh) * | 2018-08-01 | 2022-08-26 | 西安电子科技大学 | 一种基于垂直腔半导体光放大器的低功耗光学突触装置 |
CN109037443A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-12-18 | 电子科技大学 | 基于a-SiNx忆阻效应的SPR神经突触器件及其制备方法 |
CN109148683A (zh) * | 2018-08-07 | 2019-01-04 | 北京航空航天大学 | 一种基于黑磷和黑磷氧化物的范德华异质结忆阻器 |
CN109065713A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-12-21 | 电子科技大学 | 基于a-Si忆阻效应的SPR神经突触器件及其制备方法 |
CN109037443B (zh) * | 2018-08-07 | 2020-07-31 | 电子科技大学 | 基于a-SiNx忆阻效应的SPR神经突触器件及其制备方法 |
CN109065713B (zh) * | 2018-08-07 | 2020-07-31 | 电子科技大学 | 基于a-Si忆阻效应的SPR神经突触器件及其制备方法 |
CN109148683B (zh) * | 2018-08-07 | 2020-07-07 | 北京航空航天大学 | 一种基于黑磷和黑磷氧化物的范德华异质结忆阻器 |
US11950520B2 (en) | 2018-08-23 | 2024-04-02 | The University Of Hull | Optically switchable memory |
CN109460819A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-03-12 | 清华大学 | 一种用于模拟生物体光突触的方法及器件 |
CN109460819B (zh) * | 2018-10-25 | 2022-04-29 | 清华大学 | 一种用于模拟生物体光突触的方法及器件 |
CN109449289A (zh) * | 2018-11-01 | 2019-03-08 | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 | 一种光激励的神经突触仿生忆阻器及其制备方法 |
CN109768160A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-05-17 | 济南大学 | 一种二硫化钼/硫化锌双功能层结构忆阻器及其制备方法 |
CN110690345A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-14 | 深圳大学 | 一种光控忆阻器及其制备方法 |
CN110854265A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-02-28 | 华东理工大学 | 一种基于聚多巴胺修饰黑磷纳米片的仿生忆阻器及其制备方法和应用 |
CN111312899B (zh) * | 2020-01-23 | 2021-10-26 | 浙江大学 | 具有零能耗的光电神经突触器件及制备方法 |
CN111312899A (zh) * | 2020-01-23 | 2020-06-19 | 浙江大学 | 具有零能耗的光电神经突触器件及制备方法 |
CN111323654B (zh) * | 2020-02-28 | 2021-08-06 | 北京大学 | 一种阻变器件的突触模拟方法及*** |
CN111323654A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-23 | 北京大学 | 一种阻变器件的突触模拟方法及*** |
CN111525027B (zh) * | 2020-03-02 | 2022-10-14 | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 | 一种利用光信号可逆调控忆阻器电导的方法 |
CN111525027A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-08-11 | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 | 一种利用光信号可逆调控忆阻器电导的方法 |
CN112349838A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-09 | 复旦大学 | 一种多模式调制的柔性钙钛矿神经突触器件及其制备方法 |
CN112951987A (zh) * | 2021-01-26 | 2021-06-11 | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 | 一种利用光信号在忆阻器中实现正负光电导的方法 |
CN113629186A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-11-09 | 广东工业大学 | 一种基于硫化铟薄膜构建的痛觉感受器及其应用 |
CN114023877A (zh) * | 2021-11-03 | 2022-02-08 | 陕西科技大学 | 一种基于掺杂二维卤化物钙钛矿薄膜忆阻器及其制备方法 |
CN114023877B (zh) * | 2021-11-03 | 2023-07-11 | 陕西科技大学 | 一种基于掺杂二维卤化物钙钛矿薄膜忆阻器及其制备方法 |
CN115696011A (zh) * | 2022-10-27 | 2023-02-03 | 华中科技大学 | 一种基于相变材料的电可控彩色滤光阵列及人工视觉*** |
CN115696011B (zh) * | 2022-10-27 | 2024-05-14 | 华中科技大学 | 一种基于相变材料的电可控彩色滤光阵列及人工视觉*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106981567B (zh) | 2019-11-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106981567B (zh) | 一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法 | |
US20200342301A1 (en) | Convolutional neural network on-chip learning system based on non-volatile memory | |
Serrano-Gotarredona et al. | STDP and STDP variations with memristors for spiking neuromorphic learning systems | |
Pershin et al. | Experimental demonstration of associative memory with memristive neural networks | |
Serrano-Gotarredona et al. | A proposal for hybrid memristor-CMOS spiking neuromorphic learning systems | |
John et al. | Ultralow power dual-gated subthreshold oxide neuristors: an enabler for higher order neuronal temporal correlations | |
Zamarreño-Ramos et al. | On spike-timing-dependent-plasticity, memristive devices, and building a self-learning visual cortex | |
JP6644064B2 (ja) | ニューロモーフィック・シナプス、そのアレイ、および、そのシステム | |
CN102456157B (zh) | 神经元器件和神经网络 | |
Han et al. | Bioinspired photoresponsive single transistor neuron for a neuromorphic visual system | |
US5159661A (en) | Vertically interconnected parallel distributed processor | |
KR102230784B1 (ko) | Stdp 동작을 위한 시냅스 회로 및 시냅스 회로를 포함하는 뉴로모픽 시스템 | |
KR102313075B1 (ko) | 인공 뉴런 및 멤리스터를 갖는 장치 | |
Xiao et al. | GST-memristor-based online learning neural networks | |
Nandakumar et al. | Building brain-inspired computing systems: Examining the role of nanoscale devices | |
Wang et al. | Memristor‐Based Intelligent Human‐Like Neural Computing | |
WO2019202427A1 (en) | Resistive processing unit architecture with separate weight update and inference circuitry | |
CN103324979B (zh) | 一种可编程阈值电路 | |
CN103078055A (zh) | 一种模拟生物神经突触的单元、装置及方法 | |
WO2022041091A1 (zh) | 一种新型类脑视觉*** | |
CN109816096A (zh) | 一种基于忆阻器的感知器神经网络电路及其调节方法 | |
Chen et al. | Biological function simulation in neuromorphic devices: from synapse and neuron to behavior | |
Andreeva et al. | Memristive logic design of multifunctional spiking neural network with unsupervised learning | |
Gerasimova et al. | Design of memristive interface between electronic neurons | |
KR20170080431A (ko) | 뉴로모픽 소자 및 뉴로모픽 소자의 저항 변화율을 조절하는 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |