ヘテロ接合ベースの両性トランジスタにおけるバイナリ神経可塑性の調節

今後のビッグデータの時代に対応するために、非常に効率的なコンピューティングパラダイムを備えたデバイスレベルの神経形態システムの開発が進行中です。オールソリューション処理方法に基づくシナプストランジスタは、スパイクに基づく神経型コンピューティングのビルディングブロックとしての関心の高まりを受けています。ここでは、デュアル操作モードを提案し、実験的に実証しましたポリ{2,2-（2,5-ビス（2-Octyldodecyl）-3,6-dioxo-2,3,5,6-tetrahydropyrrolo [3,4-c]ピロール-1,4-ジール）dithieno [3,2-b]チオフェン-5,5-ジル-Alt-チオフェン-2,5-ジル}（PDPPBTT）/ZnOジャンクションベースのシナプストランジスタは、両極電荷閉じたメカニズムからシナプス可塑性との干渉を妨害するために類似しています。PDPPBTTおよびZNO層によって形成されるヘテロ接合は、シナプストランジスタの穴強化モードと電子強化モードの基礎として機能します。ペアパルスファシリテーション（PPF）とペアパルスうつ病（PPD）の特徴的なシナプス応答は、デバイス間レベルでデジット画像パターンのトレーニング/認識機能を達成するように構成されました。実験結果は、将来の神経形態インテリジェントシステムにおける両極トランジスタの潜在的な適用を示しています。

To keep pace with the upcoming big-data era, the development of a device-level neuromorphic system with highly efficient computing paradigms is underway with numerous attempts. Synaptic transistors based on an all-solution processing method have received growing interest as building blocks for neuromorphic computing based on spikes. Here, we propose and experimentally demonstrated the dual operation mode in poly{2,2-(2,5-bis(2-octyldodecyl)-3,6-dioxo-2,3,5,6-tetrahydropyrrolo[3,4-c]pyrrole-1,4-diyl)dithieno[3,2-b]thiophene-5,5-diyl-alt-thiophen-2,5-diyl}(PDPPBTT)/ZnO junction-based synaptic transistor from ambipolar charge-trapping mechanism to analog the spiking interfere with synaptic plasticity. The heterojunction formed by PDPPBTT and ZnO layers serves as the basis for hole-enhancement and electron-enhancement modes of the synaptic transistor. Distinctive synaptic responses of paired-pulse facilitation (PPF) and paired-pulse depression (PPD) were configured to achieve the training/recognition function for digit image patterns at the device-to-system level. The experimental results indicate the potential application of the ambipolar transistor in future neuromorphic intelligent systems.