材料科学与工程学报, 2017, 35(2): 232-236.
10.14136/j.cnki.issn 1673-2812.2017.02.013
基于ZnO忆阻器的神经突触仿生电子器件

潘若冰 1, , 胡丽娟 2, , 曹鸿涛 3, , 竺立强 4, , 李俊 5, , 李康 6, , 梁凌燕 7, , 张洪亮 8, , 高俊华 9, , 诸葛飞 10,

1.上海大学材料科学与工程学院,上海200072;中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波315201;
2.上海大学材料科学与工程学院,上海,200072;
3.中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波,315201;
4.中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波,315201;
5.中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波,315201;
6.中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波,315201;
7.中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波,315201;
8.中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波,315201;
9.中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波,315201;
10.中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江宁波,315201

本文采用ZnO忆阻器模拟了生物神经突触的记忆和学习功能.ZnO突触器件表现出典型的随时间指数衰减的突触后兴奋电流(EPSC),以及EPSC的双脉冲增强行为.在此基础上,实现了学习-遗忘-再学习的经验式学习行为,以及四种不同种类的电脉冲时刻依赖可塑性学习规则.ZnO突触器件实现了超低能耗操作,单次突触行为能耗最低为1.6pJ,表明其可以用来构筑未来的人工神经网络硬件系统,最终开发出与人脑结构类似的认知型计算机以及类人机器人.
引用: 潘若冰, 胡丽娟, 曹鸿涛, 竺立强, 李俊, 李康, 梁凌燕, 张洪亮, 高俊华, 诸葛飞 基于ZnO忆阻器的神经突触仿生电子器件. 材料科学与工程学报, 2017, 35(2): 232-236. doi: 10.14136/j.cnki.issn 1673-2812.2017.02.013
参考文献:

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