Esnek oksit nöromorfik transistörlerle ilgili araştırmalarda ilerleme
1950'lerde "Yapay Zeka (AI)" önerildi ve yavaş bir gelişme dönemi yaşadı. Bununla birlikte, 2016'da "AlphaGo" nun ortaya çıkmasından bu yana, AI küresel araştırma noktalarından biri haline geldi ve büyük ilgi gördü. Mevcut AI teknolojisinin temel olarak geleneksel von Neumann mimarisine dayandığını ve uygulanması için daha karmaşık bilgisayar kodları gerektirdiğini belirtmek gerekir. Hesaplama modülü ve depolama modülü ayrılmıştır, bu nedenle paralel hesaplama kapasitesi sınırlıdır ve enerji tüketimi nispeten yüksektir. Yüksek, gelecekte yapılandırılmamış büyük verilerin işlenmesi ve hesaplanması için belirli sınırlamaları vardır. Aynı zamanda, son yıllarda cihaz seviyesine göre yapay bir biyolojik sinir sistemi inşa etmek de AI alanının önemli bir dalı haline geliyor. İnsan beyni bilişsel davranışının temel birimi olan sinaps, nöronlar arasındaki bağlantının anahtar kısmı ve yapay sinir ağları oluşturmak için önemli bir başlangıç noktasıdır. Sinaps biyonik elektronikler açısından, mevcut araştırmalar esas olarak iki terminalli dirençli anahtarlama cihazlarını ve üç terminalli transistörleri içermektedir.Bu cihazlar basitten karmaşığa çeşitli sinaptik ve nöron fonksiyonlarını taklit etmiş ve potansiyel uygulamalara sahiptir. .
Son zamanlarda, Çin Bilimler Akademisi Ningbo Malzeme Teknolojisi ve Mühendisliği Enstitüsü'nün işlevsel malzeme arayüzü fiziği ve cihaz uygulama ekibi, esnek nöromorfik cihazların araştırmalarında yeni ilerleme kaydetti. Esnek bir PET substrat üzerinde kapı ortamı olarak kitosan filmi kullanarak öğrenme davranışına sahip bir ITO sinaptik transistör hazırladılar Cihazın performans parametreleri 1000 kat mekanik eğilme gerilmesinden sonra sabit kaldı; 8000 saniyelik sıkıştırma geriliminden sonra, cihazın eşik voltajının belirli bir kayma sergilediği tespit edildi, bu da geliştirilen transistörün öğrenme yeteneğine sahip olduğunu gösteriyor. Daha sonra, geliştirilen esnek ITO ince film transistöründe üç sinaptik fonksiyon simüle edildi: sinaptik sonrası uyarma akımı (EPSC), çift darbe kolaylaştırma (PPF) ve ani zamanlamaya bağlı plastiklik (STDP). 1968'de Atkinson ve Shiffrin, "insan beyninin çoklu bellek modeli" ni psikolojik seviyeden önerdiler: algısal bellekten (SM) kısa süreli belleğe (STM) ve kısa süreli bellekten uzun süreli belleğe (LTM) dönüşüm süreci. Ekip, "insan beyninin çoklu bellek modelinin" tek bir sinaptik transistörde taklitini, kapı darbe uyarma frekansı ve kapı darbe uyarma yoğunluğu tasarımı yoluyla gerçekleştirdi. Yukarıdaki sonuçlar ACS Applied Materials Interfaces, 2018, 10 (19), 16881-16886'da yayınlandı.
Fizyolojide iyi bilinen "Paplov köpek koşullandırması" (klasik koşullu refleks deneyi), koşullu uyaranın ve koşulsuz uyaranın nöronal aktivite üzerindeki etkisini yansıtan önemli bir ilişkisel öğrenme davranışı türüdür. Bu ilişkilendirme öğrenme davranışının cihaz üzerinde taklit edilmesinin gerçekleştirilmesi, beyin benzeri nöromorfik cihazın önemli bir araştırma içeriğidir. STDP öğrenme kuralının, sinir sisteminin bilişsel davranışında önemli bir rol oynayan önemli bir sinaptik öğrenme davranışı olduğunu, sinaptik öncesi ve sonrası stimülasyonun sinapsların ağırlığı üzerindeki etkisini yansıttığını ve ileri nöral aktiviteleri düzenleyen önemli bir sinaps olduğunu belirtmek gerekir. Öğrenme mekanizmasına dokunun. Koşullu refleksin STDP öğrenme kuralıyla belirli bir benzerliği olduğu görülebilir.Bundan ilham alan ekip, substrat olarak şeffaf poliimid (PI) bant kullanarak tekrarlanabilir bir oksit nöromorfik transistör geliştirdi ve sonra tasarladı. Hebbian STDP, anti-Hebbian STDP, simetrik STDP ve görsel STDP dahil olmak üzere tek bir cihazda biyolojik sinapslarda dört tip STDP öğrenme davranışını taklit etmek için farklı dalga formlarına sahip sinaptik stimülasyon başarıyla kullanıldı. Hebbian STDP'nin test eğrisi uydurma parametreleri, biyolojik sinapslarda ölçülenlere benzerdir, bu da bu nöromorfik transistörün beyin benzeri çalışma özelliklerine sahip olduğunu gösterir. STDP öğrenme prensibine dayanarak, bilgi edinme, çökme ve kurtarma dahil olmak üzere karmaşık devreler ve bileşenler eklemeden tek bir nöromorfik transistörde klasik koşullu refleks davranışını taklit etmek mümkündür. Ayrıca, nöromorfik cihaz araştırmalarının ilk raporu olan klasik koşullandırmada koşullu inhibisyon davranışını başarıyla simüle etti. Bu sonuç, Advanced Functional Materials2018, 28 (44) 1804025'te yayınlanan Spike-Timing-Dependent-Plasticity ve Pavlovian Associative Learning Activity ile Restickable Oxide Neuromorphic Transistors olarak adlandırılmıştır.
Yukarıdaki çalışma, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı, Zhejiang Üstün Gençlik Fonu, Çin Bilimler Akademisi Gençlik İnovasyon Teşvik Derneği ve Ningbo Bilim ve Teknoloji İnovasyon Ekibi tarafından finanse edildi.
Şekil 1 "Çoklu Bellek" ve test sonuçlarının şematik diyagramı
Şekil 2 "Bavlov" koşullandırmasının şematik diyagramı
Şekil 3 Cihaz Hebbian STDP test yapısı ve koşullu yansıma test şemasının şematik diyagramı
Şekil 4 "Bavlov" koşullu refleks testi sonuçları
