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基于ZnO忆阻器的神经突触仿生电子器件

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 上海大学材料科学与工程学院; 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
忆阻器   神经突触器件   人工神经网络   zno  

摘要: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。

简介:《材料科学与工程学报》(CN:33-1307/T)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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