新技术论文题为“噪音弹性漏integrate-and-fire神经元基于多域自旋电子元件”来自普渡大学的研究人员。
文摘
“模拟神经功能的能力有效地在硬件构建神经形态计算系统是至关重要的。各种类型的neuro-mimetic设备调查,它仍然是挑战提供一个紧凑的装置,可以模拟神经元飙升。在这项工作中,我们提出一个非易失性spin-based装置有效地模拟一个漏水的integrate-and-fire神经元。通过合并一个exchange-coupled复合自由层旋轨道转矩磁隧道结,多域磁化动力学是利用转向实现逐步积累的膜电位漏integrate-and-fire神经元与紧凑的足迹。该设备提供了显著提高可伸缩性与以前相比提出spin-based neuro-mimetic实现而表现出高能源效率和良好的可控性。此外,该神经元设备展览不同泄漏常数和膜阻力不同,都是依赖于膜电位的大小。有趣的是,我们证明了这种device-inspired动态行为可以合并建设激增更健壮的神经网络模型,并找到改进的弹性对各种类型的噪声注入场景。拟议中的自旋电子neuro-mimetic设备可能打开了令人兴奋的机遇发展的高效和健壮neuro-inspired计算硬件。”
找到开放获取这里的技术论文。2022年5月出版。
王,C。、李、c和罗伊,k .噪音弹性漏integrate-and-fire神经元基于多域自旋电子元件。8361年Sci代表12日(2022年)。https://doi.org/10.1038/s41598 - 022 - 12555 - 0
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