Funções Sinápticas e Neuronais Reconfiguráveis em um Memristor V/VOx/HfWOx/Pt para Rede Neural Convolucional Dispersante Não Polar

Resumo A rede neural totalmente memristiva, composta por neurônios eletrônicos baseados em material de comutação por limiar (TS) e sinapses baseadas em comutação resistiva (RS), mostra potencial para revolucionar a eficiência energética e de área em computação neuromórfica, enquanto enfrenta desafios como confiabilidade e compatibilidade de processo entre dispositivos sinápticos e neuronais memristivos. Aqui, uma rede neural convolucional dispersante (SCNN) é construída com dispositivos memristivos V/VOx/HfWOx/Pt isentos de formação e recozimento. Especificamente, tanto RS altamente confiável (resistência >1010, razão on-off >103) quanto TS (resistência >1012) são encontrados no mesmo dispositivo, configurando-o no modo RRAM ou seletor, com as camadas de HfWOx ou VOx oxidada naturalmente dominando o ajuste de condutância. Tal reconfigurabilidade permite a emulação de comportamentos sinápticos e neuronais não polares no mesmo dispositivo. Um sistema de hardware baseado em V/VOx/HfWOx/Pt é assim demonstrado experimentalmente com complexidade de processo muito simplificada e maior confiabilidade, no qual dinâmicas neurais típicas, incluindo plasticidade sináptica e resposta dispersante neuronal não polar, são imitadas. No nível da rede, uma SCNN totalmente memristiva incorporando neurônios não polares é proposta pela primeira vez. A simulação em nível de sistema mostra competência em reconhecimento de padrões com consumo de hardware drasticamente reduzido, abrindo caminho para a implementação de sistemas inteligentes totalmente memristivos.