导读
据日本东北大学官网近期报道,该校与英国剑桥大学的研究人员通过将聚合物 pss-na 与 pedot:pss 混合到一起,来改善神经形态器件的响应速度。
背景
如今,数字计算机特别是超级计算机,已经具备十分强大的计算能力。但是在处理模式识别、风险管理等复杂问题时,即便是如今最强大的超级计算机,也不能像人脑那样低能耗、高效率地执行运算并解决问题。
20世纪80年代,美国加州理工学院的卡弗·米德(carver mead)提出了“神经形态(neuromorphic)”这一观点。神经形态工程,也称为神经形态计算,是利用具有模拟电路的超大规模集成电路(vlsi)来模仿人脑神经系统,最终目标是要制造一个仿真人脑的芯片或是电路。这门学科需要跨领域的合作,涉及生物学、物理学、数学及信息科学等众多学科。
神经形态计算是一种新的计算架构,将存储元件与计算元件整合到同一颗芯片中,突破了传统“冯·诺依曼体系结构”所带来的“内存墙”问题,即内存性能严重限制cpu性能发挥的现象。
尽管近年来研究人员对于聚合物基神经形态器件的兴趣不断增长,但是他们尚未找到一种有效的方法来控制器件的响应速度。
创新
然而,日本东北大学与英国剑桥大学的研究人员通过将聚合物 pss-na 与 pedot:pss 混合到一起克服了这个障碍,发现添加离子导电聚合物可以改善神经形态器件的响应时间。
技术聚合物是由许多相同的小分子组成的长链通过共价键连接而成的一大类化合物,例如橡胶以及纤维素等。聚合物在我们的现代生活中起着十分重要的作用,从轮胎里的橡胶,到饮水用的瓶子,再到聚苯乙烯,到处都有聚合物的身影。将聚合物混合到一起,会导致生成一种具有独特物理特性的新材料。关于聚合物基神经形态器件的大多数研究都主要关注 pedot: pss 的应用,pedot: pss 是一种既能输运电子又能输运离子的混合导体。而从另一方面说,pss-na 只能输运离子。通过将这两种聚合物混合到一起,研究人员可以改善器件活性层中的离子扩散率。他们的测量结果证实了器件响应时间的改善,最大程度可以缩短5倍。这个结果也证明,响应时间与活性层中离子扩散率之间关系有多么密切。价值日本东北大学生物分子工程研究生院生物分子工程系的论文合著者 shunsuke yamamoto 表示:“我们的研究为更深层次理解导电聚合物科学铺平了道路。”他补充道:“展望未来,我们有可能创造出由多种神经形态器件组成的人工神经网络。”
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研究发现离子导电聚合物可改善神经形态器件的响应时间
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