Transistor sinàptic
Un transistor sinàptic és un dispositiu elèctric que pot aprendre de manera similar a una sinapsi neuronal.[1] Optimitza les seves pròpies propietats per a les funcions que ha realitzat en el passat. El dispositiu imita el comportament de la propietat de les neurones anomenada plasticitat dependent de l'espiga, o STDP.[2][3]
Estructura[modifica]
La seva estructura és similar a la d'un transistor d'efecte de camp, on un líquid iònic ocupa el lloc de la capa aïllant de la porta entre l'elèctrode de la porta i el canal conductor. Aquest canal es compon de niquelat de samari (SmNiO
3, o SNO) en lloc del silici dopat del transistor d'efecte de camp.[3]
Funció[modifica]
Un transistor sinàptic té una resposta immediata tradicional la quantitat de corrent que passa entre els contactes de font i drenatge varia amb la tensió aplicada a l'elèctrode de la porta. També produeix una resposta apresa molt més lenta, de manera que la conductivitat de la capa SNO varia en resposta a la història STDP del transistor, essencialment mitjançant el transport d'ions d'oxigen entre el SNO i el líquid iònic.[3]
L'anàleg de l'enfortiment d'una sinapsi és augmentar la conductivitat de l'SNO, que bàsicament augmenta el guany. De la mateixa manera, debilitar una sinapsi és anàloga a disminuir la conductivitat de l'SNO, disminuint el guany.[3]
L'entrada i sortida del transistor sinàptic són valors analògics continus, en lloc de senyals digitals d'encesa i apagat. Tot i que l'estructura física del dispositiu té el potencial d'aprendre de la història, no conté cap manera de polaritzar el transistor per controlar l'efecte de memòria. Un circuit de supervisió extern converteix el temps de retard entre l'entrada i la sortida en una tensió aplicada al líquid iònic que impulsa els ions al SNO o els elimina.[3]
Una xarxa d'aquests dispositius pot aprendre respostes particulars a "entrades sensorials", i aquestes respostes s'aprenen mitjançant l'experiència en lloc de programar-se explícitament.[3]
Referències[modifica]
- ↑ Zhou, You; Ramanathan, S. «Mott Memory and Neuromorphic Devices». Proceedings of the IEEE, 103, 8, 01-08-2015, pàg. 1289–1310. DOI: 10.1109/JPROC.2015.2431914. ISSN: 0018-9219.
- ↑ Shi, Jian; Ha, Sieu D.; Zhou, You; Schoofs, Frank; Ramanathan, Shriram «A correlated nickelate synaptic transistor». Nature Communications, 4, 2013, pàg. 2676. Bibcode: 2013NatCo...4.2676S. DOI: 10.1038/ncomms3676. PMID: 24177330 [Consulta: 5 agost 2023].
- ↑ 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 Dodson, Brian. «Harvard scientists develop a transistor that learns» (en anglès). New Atlas, 08-11-2013. [Consulta: 8 novembre 2013].