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Mar 09, 2023

그래핀 양자점이 내장된 폴리이미드 기반의 고감도 및 넓은 응답 범위 인공 시냅스

과학 보고서 13권,

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 8194(2023) 이 기사 인용

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인공 전자 시냅스는 일반적으로 생물학적 시냅스를 시뮬레이션하여 다양한 학습 기능을 구현하는 데 사용되며, 이는 차세대 신경 계산의 핵심 기술 중 하나로 간주됩니다. 이 연구에서는 폴리이미드(PI):그래핀 양자점(GQD) 멤리스터 구조를 제작하기 위해 간단한 스핀 코팅 기술을 사용했습니다. 결과적으로, 장치는 스파이크 타이밍 종속 가소성 현상에서 해석되는 것처럼 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 감소하는 시냅스 후 억제 전류를 현저하게 안정적으로 나타냅니다. 또한, 시간이 지남에 따라 인가되는 전기 신호가 증가함에 따라 전기 시냅스의 전도도는 점진적으로 변화하며, 전자 시냅스 역시 인가되는 펄스의 진폭 및 주파수에 대한 가소성 의존성을 나타냅니다. 특히, 본 연구에서 준비된 Ag/PI:GQDs/ITO 구조의 소자는 밀리볼트에서 볼트 사이의 전기 신호 자극에 안정적인 반응을 나타낼 수 있어 높은 감도뿐만 아니라 광범위한 '감정'을 보여줍니다. 이는 전자 시냅스가 생물학적 시냅스를 모방하기 위해 한 단계 더 발전하게 만듭니다. 한편, 장치의 전자 전도 메커니즘도 자세히 연구하고 설명합니다. 이번 연구 결과는 인공지능에서 뇌와 유사한 신경모형 모델링을 개발하기 위한 토대를 마련했습니다.

멤리스터는 저항, 인덕터, 커패시터에 이어 네 번째 기본 회로 요소로 간주됩니다. 1971년 Chua1은 대칭 원리에 기초한 멤리스터 개념을 처음으로 제안했고, 그 후 Strukov2 et al. 멤리스터 연구는 전통적인 폰 노이만 아키텍처의 병목 현상을 극복하고 정보 저장과 처리를 통합하는 새로운 컴퓨터 아키텍처를 개발할 수 있는 실현 가능한 경로를 제공합니다. 멤리스터는 비휘발성, 고속, 저전력 소비, 간단한 구조, 손쉬운 통합과 같은 여러 가지 장점을 가지고 있습니다3,4. 이처럼 차세대 고밀도 비휘발성 메모리, 뉴로모픽 인공 지능, 고속 논리 연산 및 보안 통신 분야에서 폭넓은 응용 가능성을 보여주었습니다5,6,7. 현재까지 생물학적 시냅스의 기능은 멤리스터에 의해 시뮬레이션된 시뮬레이션에는 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP), 장기 강화/억제(LTP/LTD), 단기 강화/억제(STP/STD) 및 쌍 펄스 촉진(PPF)이 포함됩니다. 이러한 기능을 시뮬레이션할 수 있는 멤리스터를 종종 전자 시냅스(e-synapses)라고 합니다. E-시냅스는 생물학적 시냅스를 포괄적으로 모방할 것으로 예상되며, 이는 뇌와 유사한 뉴로모픽 정보 처리 및 인공 지능(AI) 컴퓨팅을 구성 요소 수준에서 구현하는 데 중요합니다8,9.

일부 유망한 성과가 보고되었음에도 불구하고 현재의 멤리스터 연구에서는 여전히 장치 불안정성, 이산 매개변수 분포, 웨어러블 플렉서블 장치에 대한 기계적 강도 및 내구성 부족 등 몇 가지 문제에 직면하여 상업적 사용 표준과의 격차를 초래했습니다. 일반적으로 소자 성능을 향상시키기 위해 채택되는 준비 공정은 공정 복잡성을 증가시키고 대량 생산에는 적합하지 않습니다. 외부 미세 자극에 대한 생물학적 시냅스의 높은 민감도와 넓은 수용 영역은 개인의 안전, 정보 처리 및 전력 소비 감소 측면에서 생물학적 시냅스가 컴퓨터보다 정보 처리 속도를 높일 수 있다는 점도 주목할 가치가 있습니다. 그러나 이전 문헌에서 보고된 e-시냅스는 제한된 범위의 전기 신호에만 반응할 수 있으며, 특히 미세 자극에 반응할 수 있는 신호는 거의 보고되지 않습니다. 따라서 신경 컴퓨팅 및 AI 응용의 경우 간단하고 조작하기 쉬운 프로세스를 통해 안정적인 성능, 고감도 및 포괄적인 응답 범위를 갖춘 유연한 멤리스터를 얻기 위해 기계적 특성과 화학적 안정성이 높은 재료를 사용하는 것이 바람직해졌습니다. .