Implementation of ReRAM-based Synaptic Device for Neuromorphic System

Abstract

Von Neumann 기반 컴퓨팅 시스템은 이미지, 음성 등과 같은 비형식적인 데이터 처리의 병목 현상으로 인해 한계에 도달했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 인간 두뇌의 신경 네트워크 시스템에서 영감을 얻은 Neuromorphic computing system은 새로운 패러다임으로서 상당한 관심을 불러 일으켰습니다. Neuromorphic computing system은 저 에너지 소비, 고밀도, 고장 방지 등의 장점을 많이 가지고있다. 인간의 뇌는 뉴런 (~ 1012)과 시냅스 (~ 1015)로 구성되며 시냅스는 학습과 기억 기능을 수행합니다. 학습 및 기억 기능은 뉴런 사이의 연결 강도 인 시냅스 가중치를 조절함으로써 수행 될 수 있으며, 이 과정은 시냅스 가소성으로 여겨진다. 그러므로 뇌에서 영감을 받은 인공 시냅스를 모방하는 것은 필수적인 단계입니다. 최근에, 인공 시냅스를 구현하기 위해 트랜지스터, 강유전성 메모리 (FeRAM), 원자 스위치, 상 변화 랜덤 액세스 메모리 (PCRAM), 저항 랜덤 액세스 메모리 (ReRAM)과 같은 다양한 장치가 사용되었다. 또한, 신소재 및 전자 장치에 대한 연구가 개발 단계에 있으며 신경 미세 행동을 연구하기 위해 더 많은 새로운 재료가 필요합니다. 본 연구에서는 생물학적 시냅스를 모방 한 인공 시냅스로서 2 단자 Ti/HfO2/Pt 와 Ag/MAPbI3/FTO 구조 소자를 제작했다. 우리는 아날로그 저항성 스위칭, SRDP (Spike-Rate Dependent Plasticity), PPF (Pulse-Paired Facilitation), PTP (Post-Tetanic Potentiation)등 시냅스 특성을 성공적으로 모방했습니다. 이러한 결과는 Neuromorphic computing system에 대한 긍정적인 가능성을 보여줍니다.