Temporal Pattern Coding in Ionic Memristor‐Based Spiking Neurons for Adaptive Tactile Perception

神经形态工程学 记忆电阻器 材料科学 计算机科学 编码(社会科学) 感觉系统 人工智能 神经科学 电子工程 人工神经网络 工程类 生物 统计 数学
作者
Zhuolin Xie,Xiaojian Zhu,Wei Wang,Zhecheng Guo,Yuejun Zhang,Huiyuan Liu,Cui Sun,Minghua Tang,Shuang Gao,Run‐Wei Li
出处
期刊:Advanced electronic materials [Wiley]
卷期号:8 (10) 被引量:15
标识
DOI:10.1002/aelm.202200334
摘要

Abstract Biological neurons encode signals through firing voltage spike trains having unique temporal patterns, enabling efficient information representation and processing. Realization of these rich neuronal firing characteristics in a single electronic device, without circuitry and software assistance, promise compact and functional neuromorphic hardware for advanced artificial intelligence applications. Here, a Pt/Co 3 O 4‐x /ITO‐based ionic memristor is reported that can faithfully produce voltage spike trains exhibiting diverse temporal patterns of biological neurons, under electric current stimulation. The spiking behaviors stem from the redistribution of ions in the device, governed by the current induced electric field and Joule heating effects. Tonic, phasic, burst, and adaptive firing patterns of neurons are demonstrated. Particularly, the adaptive firing characteristics allow the memristor to reduce the response to invariant current stimulation and to respond to current changes with enhanced sensitivity, implementing neuronal adaptive coding function. Integrating such memristors with pressure sensors yields an artificial tactile sensory system that can adaptively perceive small pressure variations in the presence of strong static pressure backgrounds, enabling accurate identification of touched objects in ever‐changing environments. This work opens up an avenue toward advanced neuromorphic hardware for smart neural prosthetics and bionic robotics applications.
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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
七月完成签到,获得积分10
4秒前
6秒前
路路完成签到 ,获得积分10
7秒前
单薄念波发布了新的文献求助10
10秒前
ymr完成签到 ,获得积分10
13秒前
hellomoon完成签到 ,获得积分10
15秒前
如意的馒头完成签到 ,获得积分10
15秒前
单薄念波完成签到,获得积分10
20秒前
czj完成签到 ,获得积分10
21秒前
海盗船长完成签到,获得积分10
28秒前
29秒前
amai完成签到,获得积分10
30秒前
wenhuanwenxian完成签到 ,获得积分10
31秒前
渠建武发布了新的文献求助10
36秒前
提莫silence完成签到 ,获得积分10
37秒前
小小完成签到 ,获得积分10
41秒前
ycd完成签到,获得积分10
43秒前
橘子海完成签到 ,获得积分10
43秒前
研友完成签到 ,获得积分10
47秒前
辣目童子完成签到 ,获得积分10
51秒前
小蘑菇应助Jialing采纳,获得10
51秒前
谨慎鹏涛完成签到 ,获得积分10
52秒前
Star完成签到,获得积分10
52秒前
白昼の月完成签到 ,获得积分0
54秒前
快递乱跑完成签到 ,获得积分10
56秒前
不知道完成签到,获得积分10
1分钟前
Lz555完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
背后海亦发布了新的文献求助10
1分钟前
三木完成签到 ,获得积分10
1分钟前
无私翎完成签到 ,获得积分10
1分钟前
一勺四季完成签到 ,获得积分10
1分钟前
香菜大王完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
SCIER完成签到 ,获得积分10
1分钟前
辛勤的喉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968559
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513358
关于积分的说明 11167340
捐赠科研通 3248714
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794453
邀请新用户注册赠送积分活动 875065
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664