論文の概要: Integrated Artificial Neurons from Metal Halide Perovskites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19820v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 16:30:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:20:41.336051
• Title: Integrated Artificial Neurons from Metal Halide Perovskites
• Title（参考訳）: 金属ハロゲン化物ペロブスカイトからの集積人工ニューロン
• Authors: Jeroen J. de Boer, Bruno Ehrler,
• Abstract要約: ハードウェアニューラルネットワークは、従来のコンピュータよりもエネルギー効率のよい特定の計算タスクを実行することができる。 人工ニューロンはこれらのネットワークの重要なコンポーネントであり、現在、コンデンサとトランジスタに基づく電子回路で実装されている。 ここでは、マイクロスケール電極とペロブスカイト半導体をベースとした、完全にオンチップな人工ニューロンを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Hardware neural networks could perform certain computational tasks orders of magnitude more energy-efficiently than conventional computers. Artificial neurons are a key component of these networks and are currently implemented with electronic circuits based on capacitors and transistors. However, artificial neurons based on memristive devices are a promising alternative, owing to their potentially smaller size and inherent stochasticity. But despite their promise, demonstrations of memristive artificial neurons have so far been limited. Here we demonstrate a fully on-chip artificial neuron based on microscale electrodes and halide perovskite semiconductors as the active layer. By connecting a halide perovskite memristive device in series with a capacitor, the device demonstrates stochastic leaky integrate-and-fire behavior, with an energy consumption of 20 to 60 pJ per spike, lower than that of a biological neuron. We simulate populations of our neuron and show that the stochastic firing allows the detection of sub-threshold inputs. The neuron can easily be integrated with previously-demonstrated halide perovskite artificial synapses in energy-efficient neural networks.
• Abstract（参考訳）: ハードウェアニューラルネットワークは、従来のコンピュータよりもエネルギー効率のよい特定の計算タスクを実行することができる。 人工ニューロンはこれらのネットワークの重要な構成要素であり、現在はコンデンサとトランジスタに基づく電子回路で実装されている。 しかし、記憶デバイスに基づく人工ニューロンは、潜在的に小さいサイズと固有の確率性のため、有望な代替手段である。 しかし、その約束にもかかわらず、間欠的な人工ニューロンのデモは、これまで限られてきた。 ここでは、マイクロスケール電極とハロゲン化ペロブスカイト半導体を有効層とする、完全にオンチップな人工ニューロンを実証する。 ハロゲン化ペロブスカイト中間体をコンデンサと直列に接続することにより、生体ニューロンよりも20～60pJのエネルギー消費で、確率的に漏れる統合と火災の挙動を示す。 我々は、ニューロンの個体群をシミュレートし、確率的発火がサブスレッショルド入力の検出を可能にすることを示す。 ニューロンは、エネルギー効率のよいニューラルネットワークにおいて、前述したハロゲン化ペロブスカイト人工シナプスと容易に統合できる。

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