Hoog-presterend ReS₂ lading-opslag synaptisch apparaat bereikt 100% gezichtsherkenning nauwkeurigheid

Methoden

De apparaatstapel (Figuur 1d) bestaat uit een 70-nm ITO achtergrind op 200-nm SiO₂/Si, een 12/4/4-nm Al₂O₃/ZrO₂/Al₂O₃ lading-opslaglaag gegroeid door ALD, en een mechanisch geëxfolieerde ∼3,6-nm (≈ 5-laags) ReS₂ kanaal met Ti/Au source/drain contacten (10/70 nm). De kanallengte is 1,5 µm, en de ReS₂ kristaloriëntatie langs de b-as wordt gekozen voor de superieure elektronenmobiliteit. Gepulste achtergrindspanningen moduleren het apparaat, terwijl een constante 0,1-V drain-naar-source bias de post-synaptische stroom leest.

Resultaten en discussie

Figuur 2a toont een aan/uit ratio >10⁶ bij V_ds = 100-700 mV, wat sterke kanaalcontrole door de 20-nm ITO grind bevestigt. De transferkarakteristieken vertonen een superlineaire laag-V_ds regio, wat goede Schottky-contacten aangeeft. Een 3,5-V geheugenvenster wordt waargenomen in de I_bg hysteres (Fig. 2b), wat efficiënte lading-opslag in de ZrO₂ laag weerspiegelt (Fig. 2c,d).

Excitatoire post-synaptische stromen (EPSC) en inhibittoire post-synaptische stromen (IPSC) worden getriggerd door -1 V/10 ms en +1 V/10 ms achtergrindpulsen, respectievelijk (Fig. 3a,b). Negatieve pulsen induceren LTP door elektronen in het ReS₂ kanaal te injecteren; positieve pulsen produceren LTD door elektronen in ZrO₂ te vangen. Herhaalde -2 V pulsen met 1-s intervallen produceren een monotone stroomtoename (Fig. 3c,d), wat de generatie van meerdere stabiele geleidingsstanden mogelijk maakt.

Na 120 opeenvolgende -2 V, 10 ms pulsen, vertoont het apparaat 120 lineair verdeelde geleidingsniveaus (Fig. 4a). Deze niveaus mappen direct op de >10⁵ ANN-gewichtswaarden, geïllustreerd in de 3-laags ANN-architectuur (Fig. 4b): 1024 invoerneuronen, 256 verborgen neuronen, en 15 uitvoerklassen. Training op 120 Yale Face afbeeldingen en testen op 45 onziene afbeeldingen, bereikt het netwerk 100% nauwkeurigheid na 600 trainingsiteraties (Fig. 5b). Gewichtsverdelingen convergeren naar een verstrooide set waarden, die vervolgens gematched worden met de 120 geleidingsstanden via een lineaire transformatie C_j = A I_j + B (A = 1,3769 × 10¹⁰, B = -65,784). Het substitueren van deze geleidingswaarden in het ANN behoudt de 100% herkenningsgraad, wat de levensvatbaarheid van ReS₂ synapsen voor grootschalige neurale netwerken bevestigt.

Conclusies

We hebben een hoog-k dielectrisch-gestapeld ReS₂ synaptisch apparaat gedemonstreerd dat betrouwbaar langdurige potentiëring en depressie vertoont. Door 120 periodieke grindpulsen toe te passen, levert het apparaat 120 distincte, stabiele geleidingsstanden die >10⁵ ANN-gewichten vervangen, wat perfecte gezichtsherkenning nauwkeurigheid oplevert. Deze resultaten vestigen ReS₂ als een overtuigend platform voor neuromorfische hardware.

Beschikbaarheid van data en materialen

De auteurs bevestigen dat alle data, materialen en protocollen beschikbaar zijn voor lezers en volledig in dit artikel vervat zitten.

Afkortingen

2D:

Twee-dimensionaal

ALD:

Atoomlaagdepositie

ANN:

Kunstmatig neuraal netwerk

LTD:

Langdurige depressie

LTP:

Langdurige potentiëring