現在、主アナログ電子シナプスのシナプス機能に抵抗素子（メモリスタ）と三端子抵抗素子（電界効果トランジスタ）を終了する。シナプス荷重及びこれらのデバイスの重量の可変抵抗（突出タッチ接続強度の変化）が正常にシナプス可塑性と学習をシミュレートするために使用されてきた、非常によく似ている。最近では、物理学研究所、中国科学院/磁気日ヤン・リサーチ・グループのための凝縮系物理学研究センターのための北京国立研究所そのようなデバイスは、電気状態の値に結合され、電荷、磁束、の間の非線形の関係によって定義されているメモリ結合素子（memtranstor） - 第一の磁気結合効果に基づく国際的な非揮発性回路素子を提案しています前回の研究では、SUN Yangの研究グループは、常時memristorに基づいて2状態記憶、多形記憶およびブール論理関数を室温で実証することに成功しました。抵抗性デバイスと比較して、メモリデバイスはより低い電力消費の利点を有する。
最近、日ヤン研究グループ准教授シャンの山々は、博士シェンは新との共同研究中国科学院、物理学の研究者シェンバオ-GEN、北京師範大学教授王Shouguoが正常にカップリングをリコール、の結合されたアプリケーションのメモリに新たな進歩を遂げて見紛争で使用されていますエレクトロニクスの分野に触れ。彼らは、Ni / PMN-PTをRT大きな磁気/ Niのメモリ結合素子をカップリング効果を有する可逆的に電気的に結合された値が、シミュレーション神経連続的な変化を達成するために、パルストリガ電圧およびパルス周波数を調整することによって重量増加に触れると行動を減らす。神経生物学の研究では、ハーブはシナプスの重みはシナプス結合の前と後のニューロンの活性を刺激によって変化していること、法律に従って学ぶことシナプスを示している。彼らは、デザインを通じてパルス電圧波形をトリガし、そして2つのパルス波形が可塑性のパルスシーケンス依存シナプス可塑性の挙動（STDP）を達成するために重畳されている。これに基づいて、彼らはランダムノイズの学習、結合された4×4のメモリに基づいてニューラルネットワークを構築し、アナログ静的および動的な学習の絵。研究は、シナプス可塑性と学習に結合されたアナログメモリを使用した世界で最初でした、低消費電力メモリは、ニューラルネットワーク、エレクトロニクスなどのシナプス脳を結合し、コンピューティング技術の発展への新たなアプローチを提供構築の実現可能性を実証しました。
先端材料に発表された研究結果。研究は国立Zirankexue財団、科学省と中国科学アカデミーによって賄われていました。
