論文の概要: Emulating Complex Synapses Using Interlinked Proton Conductors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15045v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 18:16:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 14:14:12.129579
• Title: Emulating Complex Synapses Using Interlinked Proton Conductors
• Title（参考訳）: 架橋プロトン導体を用いた複合シナプスのエミュレーション
• Authors: Lifu Zhang, Ji-An Li, Yang Hu, Jie Jiang, Rongjie Lai, Marcus K. Benna, Jian Shi
• Abstract要約: 我々はベンナ・フジ人工複合シナプスを実験的に実現した。 結合ストレージコンポーネントからのメモリ集積は数値シミュレーションと実験観測の両方によって明らかにされる。 複雑なシナプスの実験的実現は、記憶能力を高め、継続的な学習を可能にするための有望なアプローチを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.304569471460013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In terms of energy efficiency and computational speed, neuromorphic electronics based on non-volatile memory devices is expected to be one of most promising hardware candidates for future artificial intelligence (AI). However, catastrophic forgetting, networks rapidly overwriting previously learned weights when learning new tasks, remains as a pivotal hurdle in either digital or analog AI chips for unleashing the true power of brain-like computing. To address catastrophic forgetting in the context of online memory storage, a complex synapse model (the Benna-Fusi model) has been proposed recently[1], whose synaptic weight and internal variables evolve following a diffusion dynamics. In this work, by designing a proton transistor with a series of charge-diffusion-controlled storage components, we have experimentally realized the Benna-Fusi artificial complex synapse. The memory consolidation from coupled storage components is revealed by both numerical simulations and experimental observations. Different memory timescales for the complex synapse are engineered by the diffusion length of charge carriers, the capacity and number of coupled storage components. The advantage of the demonstrated complex synapse in both memory capacity and memory consolidation is revealed by neural network simulations of face familiarity detection. Our experimental realization of the complex synapse suggests a promising approach to enhance memory capacity and to enable continual learning.
• Abstract（参考訳）: エネルギー効率と計算速度の面では、非揮発性メモリデバイスに基づくニューロモルフィックエレクトロニクスは、将来の人工知能(AI)の最も有望なハードウェア候補の1つとして期待されている。 しかし、悲惨なことに、新しいタスクを学ぶ際に学習した重みを素早く上書きするネットワークは、脳のようなコンピューティングの真の力を解き放つために、デジタルまたはアナログAIチップにおいて重要なハードルとなっている。 オンライン記憶記憶の文脈における破滅的な忘れに対処するため、複雑なシナプスモデル(ベンナ・フジモデル)が近年提案されており、そのシナプス重みと内部変数は拡散力学の後に進化する。 本研究では,一連の電荷拡散制御型記憶素子を有するプロトントランジスタの設計により,ベンナ-フシ人工複合体シナプスを実験的に実現している。 結合ストレージコンポーネントからのメモリ統合は数値シミュレーションと実験観測の両方によって明らかにされる。 複雑なシナプスの異なるメモリタイムスケールは、電荷キャリアの拡散長、結合ストレージコンポーネントの容量と数によって設計される。 顔の親近性検出のニューラルネットワークシミュレーションにより,メモリ容量とメモリ統合における複雑なシナプスの利点を明らかにした。 複雑なシナプスの実験的実現は,記憶能力の向上と連続学習の実現に有望なアプローチを示唆する。

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