SNU CBE

Interfacial Ion‐Trapping Electrolyte‐Gated Transistors for High‐Fidelity Neuromorphic Computing

2022 · Advanced Functional Materials

저자

Minho Jin, Haeyeon Lee, Changik Im, Hyun‐Jae Na, Jae‐Hak Lee, Won Hyung Lee, Junghyup Han, Eungkyu Lee, Jun‐Woo Park, 김연상 (Youn Sang Kim)

연구주제

Advanced Memory and Neural Computing · Conducting polymers and applications · Ferroelectric and Negative Capacitance Devices

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(전기/전자 > 반도체 소자·회로 > SoC)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: 지원 과제의 분류와 AI 키워드가 잡은 과제의 분류를 반씩.

AI 연구 키워드·방법

전해질 게이트 트랜지스터 뉴로모픽 컴퓨팅 시냅스 트랜지스터

키워드 (OpenAlex)

electrolyte-gated transistors artificial synapses neuromorphic computing synaptic plasticity

초록

Abstract Li+ electrolyte‐gated transistors (EGTs) have received much attention as artificial synapses for neuromorphic computing. EGTs, however, have been still challenging to achieve long‐term synaptic plasticity, which should be linearly and symmetrically controlled with the magnitude of electrical potential at the gate electrode. Herein, a fluoroalkylsilane (FAS) self‐assembled monolayer (SAM) is introduced as a channel‐electrolyte interlayer with the function of sequential ion‐trapping in Li+ EGTs. It is demonstrated that the retention of Li+ ions can be enhanced, resulting in stable non‐volatile channel conductance update with high fidelity, linearity, and symmetry in EGTs treated with FAS with 5 fluoroalkyl chains. Through investigating electrical analysis and chemical analysis, it is verified that fluoroalkyl chains enable the sequential ion‐trapping at the channel‐electrolyte int…

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도과제부처사업수행기관NTIS 분류(1순위)
2022화공분야연구인력양성사업단교육부4단계두뇌한국21사업(R&D)서울대학–
2022이온 동역학적 발전 현상의 계면 특이성 분석 및 응용과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)서울대학화공 > 나노 화학공정기술
2022광 에너지기반 초고속 플라즈모닉 나노스위머의 원리규명 및 그 응용기술 개발과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)경희대학범위 밖

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