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Van der Waals ferroelectric transistors:the all-round artificial synapses for high-precision neuromorphic computing

Chip 2023年第2期2卷 8-15页

作者： Zhongwang Wang Xuefan Zhou Xiaochi Liu Aocheng Qiu Caifang Gao Yahua Yuan Yumei Jing Dou Zhang Wenwu Li Hang Luo Junhao Chu Jian Sun School of Physics and Electronics Central South UniversityChangsha 410083China State Key Laboratory of Powder Metallurgy Central South UniversityChangsha 410083China Shanghai Frontiers Science Research Base of Intelligent Optoelectronics and Perception Institute of OptoelectronicsDepartment of Materials ScienceFudan UniversityShanghai 200433China National Key Laboratory of Integrated Circuit Chips and Systems Zhang Jiang Fudan International Innovation CenterFudan UniversityShanghai 200433China Raith China Beijing 100013China

State number,operation power,dynamic range and conductance weight update linearity are key synaptic device performance metrics for high-accuracy and low-power-consumption neuromorphic com-puting in ***,high linearity and low power consump-tion couldn’t be simultaneously achieved by most of the reported synaptic devices,which limits the performance of the *** work demonstrates van der Waals(vdW)stacked ferroelectric field-effect transistors(FeFET)with single-crystalline ferroelectric *** are of fine vdW interface and partial polar-ization switching of multi-domains under electric field pulses,which makes the FeFETs exhibit multi-state memory characteristics and ex-cellent synaptic *** also exhibit a desired linear conduc-tance weight update with 128 conductance states,a sufficiently high dynamic range of G_(max)/G_(min)>120,and a low power consumption of 10 fJ/spike using identical *** on such an all-round device,a two-layer artificial neural network was built to conduct Modified Na-tional Institute of Standards and Technology(MNIST)digital num-bers and electrocardiogram(ECG)pattern-recognition simulations,with the high accuracies reaching 97.6%and 92.4%,*** remarkable performance demonstrates that vdW-FeFET is of obvious advantages in high-precision neuromorphic computing applications.

关键词： ferroelectric transistors ferroelectric van der Waals het-erostructures Artificial synapses Neuromorphic computing

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