Artificial synaptic crossbar array memristors with interneuron function

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K18723
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Sakai Akira 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (20314031)
• Project Period (FY): 2021-07-09 – 2023-03-31
• Keywords: メモリスタ / シナプス / ニューラルネットワーク / 介在ニューロン / 酸素空孔 / クロスバーアレイ / 連合学習 / パブロフ型条件付け

Outline of Final Research Achievements

To realize a neurochip with higher-order functions of the brain, we aimed to create a platform containing interneurons that express neuromodulation functions. As a result, we fabricated a 4-terminal artificial synaptic memristor device and achieved associative learning (Pavlovian conditioning) by inputting interneuron signals. In the simulation analysis of dopant distribution in the memristor, we were able to faithfully reproduce some of the experimental results by taking into account the temperature dependence of the oxygen vacancy flux due to diffusion and drift and the thermal diffusion effect. Furthermore, we developed a process for designing and fabricating crossbar array memristors and successfully implemented the interneuron function in these devices.

Free Research Field

半導体物性工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の4端子人工シナプスメモリスタやクロスバーアレイメモリスタは、介在ニューロンをも有する脳神経回路を忠実に模倣する真のニューラルネットワーク（NN）である。従来のパーセプトロンからソフトウェア的に発展してきた機械学習アルゴリズムを、真の脳型ハードウェアを基盤とする新たなNNアルゴリズムに発展させる学術的な変革を生み出す可能性がある。介在ニューロンからの時間的連合入力によって一シナプスの重みを他のシナプスとの相関性をもって遷移させる「パブロフの犬」を模倣する連合学習など、高度なシナプス機能による高次脳・神経機能の実現を目指しており、将来的に人工知能を発展させうる研究として社会的にも意義深い。