Artificial Synapses Based on Multiterminal Memtransistors for Neuromorphic Application

神经形态工程学 记忆电阻器 材料科学 峰值时间相关塑性 冯·诺依曼建筑 终端(电信) 可扩展性 计算机科学 光电子学 电阻随机存取存储器 人工神经网络 纳米技术 人工智能 电子工程 长时程增强 电压 电气工程 工程类 受体 操作系统 数据库 化学 电信 生物化学
作者
Lin Wang,Wugang Liao,Swee Liang Wong,Zhi Gen Yu,Sifan Li,Yee‐Fun Lim,Xuewei Feng,Wee Chong Tan,Xin Huang,Li Chen,Liang Liu,Jingsheng Chen,Xiao Gong,Chunxiang Zhu,Xinke Liu,Yong‐Wei Zhang,Dongzhi Chi,Kah‐Wee Ang
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:29 (25) 被引量:235
标识
DOI:10.1002/adfm.201901106
摘要

Abstract Neuromorphic computing, which emulates the biological neural systems could overcome the high‐power consumption issue of conventional von‐Neumann computing. State‐of‐the‐art artificial synapses made of two‐terminal memristors, however, show variability in filament formation and limited capacity due to their inherent single presynaptic input design. Here, a memtransistor‐based artificial synapse is realized by integrating a memristor and selector transistor into a multiterminal device using monolayer polycrys‐talline‐MoS 2 grown by a scalable chemical vapor deposition (CVD) process. Notably, the memtransistor offers both drain‐ and gate‐tunable nonvolatile memory functions, which efficiently emulates the long‐term potentiation/depression, spike‐amplitude, and spike‐timing‐dependent plasticity of biological synapses. Moreover, the gate tunability function that is not achievable in two‐terminal memristors, enables significant bipolar resistive states switching up to four orders‐of‐magnitude and high cycling endurance. First‐principles calculations reveal a new resistive switching mechanism driven by the diffusion of double sulfur vacancy perpendicular to the MoS 2 grain boundary, leading to a conducting switching path without the need for a filament forming process. The seamless integration of multiterminal memtransistors may offer another degree‐of‐freedom to tune the synaptic plasticity by a third gate terminal for enabling complex neuromorphic learning.

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
yu完成签到,获得积分20
刚刚
Ava的应助被张铭娴采纳,获得10
1秒前
lqy完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
小马甲的应助被sern采纳,获得10
2秒前
3秒前
泡芙完成签到 ,获得积分10
3秒前
浮夸发布了新的文献求助50
4秒前
香蕉觅云的应助被yang采纳,获得10
4秒前
fcarsewd发布了新的文献求助10
4秒前
orixero的应助被yywd采纳,获得20
5秒前
6秒前
Nov完成签到 ,获得积分20
6秒前
乐悠刘完成签到 ,获得积分20
6秒前
6秒前
6秒前
好果汁完成签到,获得积分10
6秒前
yhgz完成签到,获得积分0
7秒前
orixero的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
wanci的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
ding的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
滴滴答答的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
赘婿的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
十二的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
坚强冰枫的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
只争朝夕的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
pluto的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
英俊的铭的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
科研通AI2S的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
bkagyin的应助被科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
v0id的应助被科研通管家采纳,获得10
9秒前
乐乐的应助被科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
LouisAjay发布了新的文献求助10
9秒前
只争朝夕的应助被科研通管家采纳,获得10
9秒前
科目三的应助被科研通管家采纳,获得10
9秒前
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
Les Mantodea De Guyane 2000
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 1000
Guidelines for fracture-safe and fatigue-reliable design of steel structures 600
The Basics of Practical Optimization, Second Edition 600
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
Organizational Behavior 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7990533
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9446920
关于积分的说明 21108725
捐赠科研通 7563922
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3378254
关于科研通互助平台的介绍 2512177
邀请新用户注册赠送积分活动 2411817