An Artificial Neuron Based on a Threshold Switching Memristor
Xumeng Zhang, Wei Wang, Qi Liu , Member, IEEE, Xiaolong Zhao, Jinsong Wei, Rongrong Cao, Zhihong Yao, Xiaoli Zhu, Feng Zhang, Hangbing Lv, Shibing Long, and Ming Liu, Fellow, IEEE
Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Sciences
요약
뉴로모픽 시스템에서 인공 뉴런과 시냅스는 복잡한 정보를 처리하기 위해 중요한 중요한 구성 요소입니다. 멤리스터(memristor)는 그 단순한 구조, 점진적으로 변화하는 전도도, 고집적화 가능성 때문에 흔히 인공 시냅스로 처리됩니다. 하지만 멤리스터를 인공 뉴런으로 설계한 연구는 거의 없었습니다. 이 레터에서, $ Ag/SiO_2/Au $ 문턱 스위치 멤리스터 기반의 축적-발화(integration-and-fire) 인공 뉴런을 입증합니다. 이 뉴런은 활동 전위(action-potential) 기반 컴퓨팅을 위한 네 가지 주용한 특성을 나타냅니다. 활동 전위의 all-or-nothing 스파이킹, 문턱 전압에 따른 스파이킹, 불응기(refractory period), 그리고 세기에 따른 주파수 반응(strength-modulated frequency response). 설계된 뉴런은 시냅스 후(post-synaptic) 뉴런으로서, 숫자 인식에 적용될 수 있음이 확인했습니다. 이러한 결과는 이 개발된 인공 뉴런이 스파이킹 뉴런의 기본적인 기능들을 실현할 수 있고, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 훌륭한 잠재력을 가짐을 입증합니다.
