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南方科技大学深港微电子学院周菲迟课题组在Nano Letters发表高性能自整流忆阻器及神经形态计算应用新成果（图）
周菲迟 Nano Letters 自整流 忆阻器 神经形态计算 神经网络
2023/11/29
南方科技大学深港微电子学院副教授周菲迟团队与中科院半导体所程传同副研究员、黄北举研究员团队合作在高性能自整流忆阻器及神经形态计算领域取得重要进展。相关研究以“A Self-Rectifying Synaptic Memristor Array with Ultrahigh Weight Potentiation Linearity for a Self-Organizing-Map Neural ...
在计算机视觉领域，神经网络在图像识别、图像分割和目标检测方面具有先进性能。然而，基于传统冯诺依曼架构的神经网络的分类和检测方法面临存算分离的计算难题。而忆阻器作为一种新型存算一体器件，由于非易失性和纳米尺寸等特性，非常适合实现神经突触。因此基于忆阻器的神经网络引起了广泛关注。目前基于忆阻器的神经网络研究面临多态模型设计、循环神经网络（RNNs）中的核心模块门控循环单元（GRU）计算复杂等难题，合肥...
中国科学院国家纳米科学中心在多孔有机聚合物膜应用于忆阻器研究中取得进展（图）
多孔有机聚合物膜 忆阻器 咔唑
2022/9/14
多孔有机聚合物薄膜具有本征多孔性和可调节的孔隙环境，适合于电子器件的应用。然而，由于缺乏鲁棒性、可加工性和制备的可控性，基于多孔有机聚合物薄膜的电子器件的构建仍存在挑战。咔唑是一种具有较低氧化电位的高电活性单元，可通过电化学策略制备多孔有机聚合物薄膜，这为制备基于多孔有机聚合物薄膜的电子器件提供了思路。近日，中国科学院国家纳米科学中心研究员韩宝航课题组与研究员孙连峰课题组合作，在电化学制备的多孔有...
中国科学院微电子研究所等在忆阻器实现连续学习方面取得进展（图）
忆阻器 连续学习 人工智能技术
2022/9/14
近年来，以深度学习和神经网络为代表的人工智能技术，在人脸识别、自动驾驶、智慧城市和健康监测等领域迅速发展。然而，传统神经网络模型在处理多任务连续学习时面临灾难性遗忘问题，即神经网络在学习新任务时会遗忘已学到的知识，导致在执行先前任务时性能大幅下降。
中国科学院微电子研究所等在忆阻器基神经形态计算方面取得进展（图）
忆阻器基 神经形态计算 自组织映射网络
2022/9/15
自组织映射网络（SOM，图1a），又称“Kohone网络”，是一种受大脑拓扑结构启发的功能强大的无监督学习神经网络。相比经典的多维尺度或主成分分析等线性算法，SOM具有更强大的数据聚类能力，在语言识别、文本挖掘、财务预测和医学诊断等聚类和优化问题方面展现出独特的优势。然而，基于传统CMOS硬件实现SOM受到计算相似性和确定邻域的复杂性的限制，且存在电路结构复杂、能量面积开销大、缺乏对相似度的精确计...
韩宝航课题组与孙连峰课题组合作在多孔有机聚合物膜应用于忆阻器方面取得进展（图）
多孔 有机聚合物膜 忆阻器
2023/1/10
多孔有机聚合物薄膜具有本征多孔性和可调节的孔隙环境，非常适合于电子器件的应用。然而，由于缺乏鲁棒性、可加工性和制备的可控性，基于多孔有机聚合物薄膜的电子器件的构建仍然存在巨大的挑战。咔唑是一种具有较低氧化电位的高电活性单元，可通过电化学策略制备多孔有机聚合物薄膜。这为制备基于多孔有机聚合物薄膜的电子器件提供了思路。近日，国家纳米科学中心韩宝航研究员课题组与孙连峰研究员课题组合作，在电化学制备的多孔...
中国科学院微电子研究所在忆阻器实现连续学习方面取得新进展（图）
忆阻器 连续学习 神经网络
2023/2/15
近年来，以深度学习和神经网络为代表的人工智能技术在人脸识别、自动驾驶、智慧城市和健康监测等多个领域迅速发展。但传统神经网络模型在处理多任务连续学习时将会面临灾难性遗忘问题，即神经网络在学习新任务时会遗忘已经学到的知识，导致在执行先前任务时性能大幅下降。
自组织映射网络（SOM，图1a），又称“Kohone网络”，是一种受大脑拓扑结构启发的功能强大的无监督学习神经网络。相比经典的多维尺度或主成分分析等线性算法，SOM具有更强大的数据聚类能力，在语言识别、文本挖掘、财务预测和医学诊断等聚类和优化问题方面展现出独特的优势。但基于传统CMOS硬件实现SOM受到计算相似性和确定邻域的复杂性的限制，且存在电路结构复杂、能量面积开销大、缺乏对相似度的精确计算等...
近日，华中科技大学光学与电子信息学院王兴晟、缪向水教授团队关于忆阻器存算一体化颠覆性技术的最新研究结果发表在著名综合性学术期刊《Advanced Science》，题为“Reconfigurable and Efficient Implementation of 16 Boolean Logics and Full-Adder Functions with Memristor Crossbar f...
局部有源忆阻器（locally-activememristor，LAM）凭借其高集成度、低功耗和局部有源特性等优点，在神经形态计算领域显示出巨大的潜力。本文提出了一种简单的N型LAM数学模型，通过揭示其非线性动力特性，设计了N型LAM神经元电路。采用Hopf分岔、数值分析等方法定量研究了该电路的动力学行为，成功模拟了多种神经形态行为，包括全或无行为、尖峰、簇发、周期振荡等。并利用该神经元电路结构模...
二维材料WS2/MoS2异质结忆阻器光学照片（左上图）以及多次循环电学性能测试（右上图）；WS2/MoS2异质结忆阻器在外加电压作用下硫离子的运动（下图）
科学家制备出高分子纳米神经形态忆阻器（图）
纳米神经形态 二维共轭高分子 金属氧化物忆阻器
2022/3/17
近日，华东理工大学化学学院陈彧教授团队与上海交通大学刘钢研究员、合肥工业大学张章教授合作，利用二维有机共轭策略提高高分子的共平面性、结晶度和阻变稳定性，通过微纳加工技术制备了良率高达90%的低功耗纳米神经形态器件。这种器件具有与金属氧化物忆阻器可比拟的应用潜力，为发展小型化、高密度与低功耗存算计算技术提供了新的材料体系和优势器件基础。相关成果以“用于存内运算的良品率高达 90%的高分子纳米忆阻器”...
近年来，中国科学院宁波材料技术与工程研究所先进纳米材料与器件实验室诸葛飞研究员围绕忆阻器的稳定性问题开展了系列研究，包括超低电压忆阻器（Advanced Materials, 2017, 29: 1606927；Applied Physics Letters, 2020, 116: 221602）、纯电子型忆阻器（Applied Physics Letters, 2016, 108: 013504...
中国科学院微电子研究所在忆阻器基感知计算领域取得重要进展（图）
中国科学院微电子研究所 忆阻器 感知计算
2020/11/2
在生物体中，感受神经系统是本体与外界环境交互的基本信息感知系统。生物体对于生存环境的信息甄别与过滤主要基于感受神经系统的习惯化功能。当前，人类社会正由信息化向智能化演进。智能化社会需要高效智能的信息感知系统对感知到的巨量信息进行有效的甄别、处理和决策，并对重复无意义的信息进行有效的过滤。因此，基于生物感受神经系统的功能特性构建具备生物现实性的高效智能信息感知系统将成为一个重要发展趋势。