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德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校Jean Anne C. Incorvia等--基于石墨烯的人工樹突用于脈沖神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的仿生學(xué)習(xí)
       模擬神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)模擬人類大腦的并行性和連通性,與數(shù)字系統(tǒng)相比,具有更大的表達(dá)能力和能源效率。雖然許多設(shè)備已經(jīng)成為人工神經(jīng)元和人工突觸的候選設(shè)備,但人工樹突的候選設(shè)備很少。在這項(xiàng)工作中,我們報(bào)道了生物相容性石墨烯基人工樹突(梯度),可以實(shí)現(xiàn)樹突加工。通過使用雙側(cè)柵極結(jié)構(gòu),通過Nafion膜施加的電流可用于控制三層石墨烯通道上的器件電導(dǎo),顯示泄漏循環(huán)、α和高斯樹突電位的時空響應(yīng)。這些設(shè)備可以通過可變連接來實(shí)現(xiàn)高階神經(jīng)元響應(yīng),我們通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬表明,在低頻運(yùn)行穩(wěn)定的情況下,尖峰活動減少了≤15%,而精度沒有損失。這使得畢業(yè)生成為節(jié)能生物界面脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有力候選者。
  
圖1. GrAD設(shè)計(jì),單門操作。(a)神經(jīng)元圖,描繪了三個樹突分支(紫色),每個分支都由GrAD(左)實(shí)現(xiàn)。mGrAD的圖片和GrAD結(jié)構(gòu)圖(中間),其中動態(tài)是通過輸入門和調(diào)諧門控制的,讀出是通過施加在石墨烯通道上的電壓(紫色)通過端子D和s。Nafion-117門控材料是淺藍(lán)色的,Au觸點(diǎn)是金色的。GrAD的電路原理圖符號(右)。(b)生物樹突中常見的漏回、α和高斯樹突核波形。(c)−1 ~ 1v前后兩次掃頻時μGrAD的傳輸特性。D-S電流用藍(lán)色表示,InG-S電流用紅色表示。(d)顯示突觸特征的μGrAD的單門電流操作。
  
圖2.mGrAD時相關(guān)響應(yīng)。(a)在輸入門施加方電流脈沖,在調(diào)諧門施加恒流,產(chǎn)生漏回響應(yīng)。
(b)漏回mGrAD器件對不同頻率(藍(lán)色為1hz,綠色為2hz,橙色為5hz)輸入脈沖序列的響應(yīng)。
達(dá)到閾值所需的時間用紅色虛線表示。(c)在施加于調(diào)諧門的直流電流變化時,漏回枝晶的激活函數(shù)(藍(lán)色三角形表示0 nA,綠色正方形表示100 nA,橙色圓圈表示200 nA)。(d)三角形輸入電流脈沖,在調(diào)諧門處施加恒定電流,產(chǎn)生α響應(yīng)。(e)不同IIG振幅下的Alpha mGrAD器件響應(yīng)(實(shí)線)與理想Alpha內(nèi)核響應(yīng)(虛線)的對比。(f)不同ITG值(藍(lán)色為100 nA,綠色為200 nA,橙色為300 nA,紅色為400 nA,紫色為500 nA)下的Alpha和高斯波形生成。
  
圖3. 多個GrAD和μGrAD時間相關(guān)響應(yīng)。(a)樹突單位的符號表示。(b)樹枝狀單元電路圖。(c)由兩個單獨(dú)輸入(紫色和紅色)的樹突組成的樹突單元的實(shí)驗(yàn)輸出(藍(lán)色)。(d) μGrAD雙側(cè)門器件布局的光學(xué)顯微鏡圖像。(e)不同IIG值下的Alpha波形生成。(f)不同ITG值下的Alpha和高斯波形生成。
 

圖4. 樹突尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬。(a)樹突多層感知器的符號表示。模擬交叉桿的電路表示如圖所示。(b) 20次訓(xùn)練后的最大精度與每幅圖像采樣時間的關(guān)系。下降的準(zhǔn)確度低于指定點(diǎn)的10%。(c)網(wǎng)絡(luò)的總尖峰活動隨每張圖像采樣時間的函數(shù)。褪色的顏色表示每張圖像對應(yīng)的采樣時間的精度為10%。(d) 20次訓(xùn)練后的最大準(zhǔn)確度與最大輸入頻率的關(guān)系。(e)網(wǎng)絡(luò)的總尖峰活動與最大輸入頻率的關(guān)系。
 
      相關(guān)研究成果由德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校Jean Anne C. Incorvia等人2024年發(fā)表在Nano Letters (鏈接: https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c00739)上。原文:Graphene-Based Artificial Dendrites for Bio-Inspired Learning in Spiking Neuromorphic Systems

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