シナプストランジスタ

シナプストランジスタは、神経シナプスと同様の方法で学習できる電気デバイスです。^[1]過去に実行した機能に合わせて自身の特性を最適化します。このデバイスは、スパイクタイミング依存可塑性（STDP）と呼ばれるニューロンの特性の挙動を模倣します。^{[2] [3]}

その構造は電界効果トランジスタの構造に似ており、イオン液体がゲート電極と導電チャネル間のゲート絶縁層の代わりとなる。そのチャネルはニッケル酸サマリウム（SmNiO
₃、またはSNO）が電界効果トランジスタのドープシリコンではなく使用されています。^[3]

シナプストランジスタは、ソースとドレインの接点間を通過する電流量がゲート電極に印加される電圧に応じて変化する、従来の即時応答を備えています。また、SNO層の導電性がトランジスタのSTDP履歴に応じて変化するという、はるかに遅い学習応答も生成します。これは基本的に、SNOとイオン液体の間で酸素イオンを往復させることによって行われます。^[3]

シナプスを強化することは、SNOの伝導性を高めることであり、本質的にはゲインを増加させます。同様に、シナプスを弱めることは、SNOの伝導性を低下させることに似ており、ゲインを低下させます。^[3]

シナプストランジスタの入力と出力は、デジタルのオンオフ信号ではなく、連続したアナログ値です。デバイスの物理的構造は履歴から学習する可能性がありますが、トランジスタをバイアスしてメモリ効果を制御する方法は含まれていません。外部監視回路は、入力と出力の間の時間遅延をイオン液体に適用される電圧に変換し、イオンをSNOに送り込むか、イオンを除去します。^[3]

このようなデバイスのネットワークは、「感覚入力」に対する特定の反応を学習することができ、それらの反応は明示的にプログラムされるのではなく、経験を通じて学習されます。^[3]