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
1秒前
1秒前
玊尔发布了新的文献求助10
2秒前
云飞扬完成签到,获得积分0
4秒前
zhy发布了新的文献求助10
4秒前
猪猪完成签到,获得积分10
5秒前
大模型应助wuwanchun采纳,获得30
5秒前
LYCORIS发布了新的文献求助10
6秒前
搜集达人应助韩琳采纳,获得10
6秒前
健忘学姐发布了新的文献求助10
6秒前
upupup完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
9秒前
9秒前
小蚊子完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
13秒前
13秒前
13秒前
CodeCraft应助WD_COMMITS采纳,获得10
14秒前
LYCORIS完成签到,获得积分10
15秒前
树阴照水发布了新的文献求助10
16秒前
温柔摩托发布了新的文献求助10
16秒前
打打应助英勇水云采纳,获得10
18秒前
19秒前
19秒前
20秒前
21秒前
樂le发布了新的文献求助10
22秒前
英俊的铭应助夜信采纳,获得10
22秒前
molihuakai应助祝新竹采纳,获得10
23秒前
奋斗幻姬发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
26秒前
深情安青应助花椰菜采纳,获得10
26秒前
活力向梦完成签到 ,获得积分10
27秒前
壮观源智完成签到,获得积分20
27秒前
27秒前
韩琳发布了新的文献求助10
29秒前
DDDD完成签到,获得积分10
29秒前
高分求助中
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
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
Römisch-Germanische Forschungen 500
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
When Is Two-Stage Sample Robust Optimization Asymptotically Optimal? 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 7602854
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9178899
关于积分的说明 19656853
捐赠科研通 7178252
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269095
关于科研通互助平台的介绍 2433276
邀请新用户注册赠送积分活动 2262941