要約:
蘇州科技大学およびその他の機関の研究者らは、生物学的なシナプス結合の強さの変化をシミュレートでき、特定の化学処理下で急速に分解できる柔軟な人工シナプス アレイを開発しました。このデバイスは、水素結合した有機フレームワーク材料を機能層として、MXene を電極として、ポリイミド (PI) フィルムをフレキシブル基板として使用します。研究チームは溶液処理を使用して、合計 100 個のシナプス ユニットを含む 10×10 のアレイを作成しました。関連する研究は、International Journal of Extreme Manufacturing に掲載されました。
コア材料 TCPP-HOF はポルフィリンベースの有機分子で構成されており、水素結合によって規則的な二次元構造を形成します。順方向電圧が印加されると、電荷がトラップされ、デバイスのコンダクタンスが増加します。逆電圧が印加されると電荷が放出され、コンダクタンスが減少します。この調整可能な変更により、デバイスは長期増強や長期抑制などの学習関連特性を含むシナプスのような増強と抑制を示すことができ、10 種類の異なるコンダクタンス状態を設定できます。電気的スイッチング時間は実験的に測定され、26 ナノ秒でした。
研究者らはまた、デバイスの電気的特性を使用して、畳み込みニューラル ネットワークの MNIST 手書き数字を認識する能力を評価しました。正解率は最大 97.23% に達し、ソフトウェアベンチマークは 99.24% でした。この論文で説明されているニューラル ネットワークには約 120,000 個のシナプスが含まれていますが、実際の物理アレイは 10×10 で合計 100 個のデバイスです。したがって、この一連の結果は、脳のようなコンピューティングに対するデバイス特性の可能性を示しており、120,000 のシナプス ネットワーク全体がこの小さなアレイに統合されたことを意味するものではありません。
柔軟性テストでは、アレイは半径約 5 mm で 200 回曲げられた後も機能し、手書き数字の認識精度は 96.33% でした。研究者らが設計したPI基質は、加熱したアミン化学溶液中で分解することもでき、約6分間の処理後に可溶性モノマーに変換され、少量の不活性残留物が残る。このプロセスには特定の薬液と加熱条件が必要ですが、デバイスが水や自然環境に触れても自然に消えるわけではありません。
チームは、柔軟性、溶液処理、および制御可能な分解の特性が、将来的にウェアラブル センサー、柔軟な電子スキン、ソフト ロボット、または短期間の電子デバイスに使用される可能性があり、一時的な保管や情報破壊のアイデアも提供できると考えています。ただし、現在の結果はまだ実験室のプロトタイプであり、アレイの規模は限られています。研究者は依然として、デバイスの安定性に対する水分の影響を解決し、アレイを拡張し、長期信頼性と製造の一貫性をテストする必要があります。これはまだ、従来のプロセッサや商用 AI チップを直接置き換えることができる完全なコンピューティング システムではありません。
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