In Situ Growth of Metal‐Organic Framework Film for Flexible Artificial Synapse

神经形态工程学 材料科学 记忆电阻器 灵活性(工程) 纳米技术 实现(概率) 计算机科学 基质(水族馆) 接口(物质) 人工神经网络 人工智能 突触 电子工程 复合材料 工程类 神经科学 地质学 海洋学 统计 毛细管作用 生物 数学 毛细管数
作者
Qifeng Lu,Yizhang Xia,Fuqin Sun,Yixiang Shi,Yinchao Zhao,Shuqi Wang,Ting Zhang
出处
期刊:Advanced materials and technologies [Wiley]
卷期号:8 (17) 被引量:11
标识
DOI:10.1002/admt.202300059
摘要

Abstract The realization of a neuromorphic system with high power efficiency and flexibility is of great significance in constructing bionic interaction systems. Although great improvement has been achieved, the systems based on hardware level remain with great challenges in device performance and stability under deformation due to the inferior interface quality. As a result, the neuromorphic systems are incompatible and incomparable with the biological ones. Therefore, an in situ growth method to synthesize the dielectric materials on flexible substrates, which can be used for the fabrication of flexible memristor‐type artificial synapses, is proposed to overcome the issues. A superiority in interface quality between the synthesized Cu 3 (BTC) 2 Metal‐organic framework (MOF) material and the Cu foil substrate is observed benefiting from the in situ growth method, which will contribute to the improvement in device stability under deformation. In addition, the device shows continuous conductance states due to the highly accessible sites of the MOF. As a proof of concept, an artificial neural network based on the synaptic characteristics of the artificial synapse is designed, and high recognition accuracy of >80% is achieved, even with 30% allows conductance states. These results indicate that the proposed artificial synapse has great potential in the application of neuromorphic systems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
看文献完成签到,获得积分0
8秒前
9秒前
like完成签到 ,获得积分10
12秒前
她说肚子是吃大的i完成签到,获得积分10
13秒前
优美的冰巧完成签到 ,获得积分10
14秒前
十二完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
Bressanone完成签到,获得积分10
20秒前
iuhgnor完成签到,获得积分10
21秒前
秋天发布了新的文献求助10
21秒前
liu95完成签到 ,获得积分0
22秒前
浮尘完成签到 ,获得积分0
24秒前
yd发布了新的文献求助10
27秒前
悬铃木完成签到,获得积分10
28秒前
科研通AI6.2应助青思采纳,获得10
29秒前
tsuki完成签到 ,获得积分10
30秒前
梅赛德斯奔驰完成签到,获得积分10
30秒前
32秒前
HMS完成签到 ,获得积分10
37秒前
37秒前
MZP完成签到,获得积分10
39秒前
39秒前
优雅莞完成签到,获得积分10
43秒前
LLin完成签到,获得积分10
43秒前
寒江雪发布了新的文献求助10
44秒前
好嗨哟完成签到,获得积分10
45秒前
小哇完成签到 ,获得积分10
45秒前
ERICLEE82完成签到,获得积分10
45秒前
deng完成签到 ,获得积分10
48秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
任性的白玉完成签到 ,获得积分10
49秒前
月上柳梢头A1完成签到,获得积分10
49秒前
JUN完成签到,获得积分10
53秒前
跳跃的浩阑完成签到 ,获得积分10
54秒前
小蘑菇应助寒江雪采纳,获得10
55秒前
精明寒松完成签到 ,获得积分10
59秒前
优美的镜完成签到,获得积分10
1分钟前
Xiuxiu完成签到,获得积分10
1分钟前
无敌橙汁oh完成签到 ,获得积分10
1分钟前
唐唐完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7619986
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9195319
关于积分的说明 19706940
捐赠科研通 7191452
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272433
关于科研通互助平台的介绍 2435079
邀请新用户注册赠送积分活动 2267654