Iontronic Nanopore Model for Artificial Neurons: The Requisites of Spiking

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作者
Juan Bisquert
出处
期刊:Journal of Physical Chemistry Letters [American Chemical Society]
卷期号:14 (40): 9027-9033 被引量:8
标识
DOI:10.1021/acs.jpclett.3c02562
摘要

Brain-inspired neuromorphic computing is currently being investigated for effective artificial intelligence (AI) systems. The development of artificial neurons and synapses is imperative to creating efficient computational biomimetic networks. Here we propose the minimal configuration of an effective iontronic spiking neuron based on a conical nanofluidic pore ionic diode. The conductance is composed of a Boltzmann open channel probability and a blocking inactivation function, forming the structure of a memristor. The presence of a negative resistance and the combination of activation-deactivation dynamics cause a Hopf bifurcation. Using the characteristic frequencies of small perturbation impedance spectroscopy, we discuss the conditions of spiking, in which the system enters a limit cycle oscillation. We arrive at the conclusion that an excitable neuron-like system can be made with a single active channel instead of the more complex combination of multiple channels that occurs in the Hodgkin-Huxley neuron model.
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