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
KL应助小乐采纳,获得10
1秒前
1秒前
斯文败类应助angel采纳,获得10
1秒前
小丸子发布了新的文献求助10
1秒前
万能图书馆应助呵呵采纳,获得10
2秒前
2秒前
刘鑫发布了新的文献求助20
3秒前
xu447338358发布了新的文献求助10
3秒前
欣宇发布了新的文献求助10
4秒前
NexusExplorer应助青禾纪时采纳,获得10
5秒前
6秒前
psycho完成签到,获得积分10
6秒前
研友_VZG7GZ应助黄如懿采纳,获得10
6秒前
AAA发布了新的文献求助20
7秒前
eye完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
可爱的函函应助烧烤酱采纳,获得10
11秒前
12秒前
13秒前
we完成签到,获得积分20
13秒前
14秒前
angel发布了新的文献求助10
14秒前
vv发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
16秒前
verymiao完成签到 ,获得积分10
17秒前
青禾纪时发布了新的文献求助10
17秒前
老四完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
Xiaohui_Yu发布了新的文献求助10
19秒前
24秒前
24秒前
25秒前
25秒前
Nexus应助淡然的世开采纳,获得30
27秒前
27秒前
DYT完成签到,获得积分10
27秒前
28秒前
stlibhgq应助唠叨的富采纳,获得10
28秒前
高分求助中
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 750
Introduction to Industrial/Organizational Psychology 600
Prompt Engineering for Clinicians: Harnessing AI in Everyday Medical Practice 600
Handbook of Luminescence Dating 500
Safety Pharmacology 500
《KNN基无铅压电陶瓷电学性能优化与物理机理研究》 500
Isomerism In Coordination Compounds 400
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 计算机科学 化学工程 生物化学 物理 内科学 复合材料 催化作用 光电子学 物理化学 电极 细胞生物学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6935556
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8622423
关于积分的说明 18288384
捐赠科研通 6363216
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3075320
关于科研通互助平台的介绍 2112908
邀请新用户注册赠送积分活动 2052787