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Interlayered Ion-Gated Transistors for Reservoir Computing With Pre-Processing Synaptic Current
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PRE
AI
DOI：10.1002/admt.202502343.png)
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摘要
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由于低压操作和存储特性的优势，电解质门控晶体管（EGTs）已被提议作为神经形态系统的构建模块。最近，存储器计算（RC）正吸引关注，因为RC利用非线性系统将输入源丰富到更高维度，而传统神经网络更偏好线性系统。RC还具有低能耗和快速响应速度的优点，因为它仅在读取层进行训练。EGT因其在非线性系统中根据输入脉冲电压调节输出电流的能力，成为RC的有前景的候选者。在此，我们提出了用于RC的聚（偏氟乙烯-六氟丙烯）（PVDF-HFP）夹层EGT。PVDF-HFP夹层的半结晶和孔隙形貌在无定形和结晶区域界面处诱导离子捕获，导致长期保持。此外，PVDF-HFP夹层的厚度变化调节陷阱位点的填充容量，平衡离子传输以实现近线性权重更新。我们将近线性且不对称的长时程增强和抑制曲线整合到RC中，以阐明动态视觉传感器（DVS）手势中五个时空事件帧之间的强度差异。成功演示了使用RC框架对11种不同手势进行分类。这项工作突显了神经形态计算中器件物理与算法架构在材料层面的协同效应。
Keyword:
electrolyte-gated transistor
functional interlayer
neuromorphic device
nonlinearity
reservoir computing
期刊
IF:
6.2
论文数:
5.3K
被引数:
2.4W
机构
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