Atualmente, a eletrônica sináptica usa principalmente o dispositivo de mudança de resistência de dois terminais (memristor) eo dispositivo de mudança de resistência de três terminais (transistor de efeito de campo) para simular a função da sinapse. Sua resistência e peso sináptico neuronal A intensidade da conexão de toque) tem mudanças muito semelhantes e tem sido usado com sucesso para simular a plasticidade sináptica e a função de aprendizagem. Recentemente, Instituto de Física, Academia Chinesa de Ciências / Física da Matéria Condensada de Pequim Centro Nacional de Pesquisa do Laboratório Clínico do Estado do grupo de pesquisa Sun Yang em O primeiro mundo propôs um elemento de circuito não volátil baseado no efeito de acoplamento magneto-eletrico (memtranstor). Este dispositivo é definido pela relação não linear entre carga e fluxo, o valor do estado é acoplado eletricamente Isso pode ser medido medindo o valor da tensão de acoplamento magneto-elétrico do dispositivo. No trabalho anterior, o grupo de pesquisa do SUN Yang demonstrou com sucesso o armazenamento de dois estados, o armazenamento polimórfico e as funções lógicas booleanas à temperatura ambiente com base no memristor, respectivamente. Em comparação com dispositivos resistivos, o dispositivo de memória tem a vantagem de reduzir o consumo de energia.
Recentemente, o grupo de pesquisa Sun Yang, Shang Dashan, o estudante de doutorado Shen Jianxin e colaborador, acadêmico do CAS, pesquisador de física Shen Baogen, Professor de Universidade Normal de Pequim, Wang Shouguo, fez novos progressos na aplicação do dispositivo de memória, a aplicação bem-sucedida do dispositivo de memória na súbita No campo da eletroquímica, eles conseguiram mudanças contínuas e reversíveis dos valores de acoplamento, ajustando a tensão de disparo do pulso e o número de pulsos em um dispositivo de memória Ni / PMN-PT / Ni com grande efeito de acoplamento magneto-elétrico à temperatura ambiente. Aumento de peso e aumento do peso. Estudos de neurobiologia mostram que a função de aprendizagem dos neurosínxos após o hebraico, que a mudança do peso sináptico depende da ativação dos neurônios antes e depois da conexão das sinapses. Eles disparam as formas de onda projetando a voltagem do pulso, E sobrepôs os dois conjuntos de formas de onda de pulso para realizar o comportamento de plasticidade sináptica da plasticidade dependente da sequência de pulso (STDP). Nesta base, eles construíram uma rede neural 4 * 4 com base na memória de um randomizer e usaram um método aleatório de aprendizado de ruído para simular A função de aprendizagem estática e dinâmica da imagem. O estudo pela primeira vez no mundo usando o memristor para simular a plasticidade sináptica e a função de aprendizagem, A viabilidade de construir uma rede neural de baixa potência com base em um dispositivo de memória é provada, o que fornece uma abordagem completamente nova para o desenvolvimento de eletrônicos sinápticos e computação semelhante ao cérebro.
Resultados relevantes da pesquisa publicados em Material Avançado. A pesquisa foi financiada pela Fundação Nacional de Ciências Naturais, Ministério da Ciência e Tecnologia e da Academia Chinesa de Ciências.
