集成大规模集成电路和非晶金属氧化物半导体薄膜突触器件的神经形态芯片

人工智能是未来社会的一项有前途的技术。 神经网络有很多优点，包括自组织和自学习。 它们还提供并行分布式计算和容错。 然而，它们的体积和能耗都很高。 神经形态系统的硬件类似于活体大脑。 它们具有相同的优势，例如紧凑的尺寸、低功耗和稳健的运行。 然而，有些系统没有优化，这意味着它们只获得了一部分。 例如，可以在别处处理机器学习以下载固定参数。 我们正在以不同的方式研究神经形态系统来解决这些问题。 在这项研究中，开发了一种集成了大规模集成电路 (LSI) 和非晶金属氧化物半导体 (AOS) 薄膜突触器件的神经形态芯片。

来源和详细信息：
https://www.nature.com/articles/s41598-022-09443-y