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)
| 연도 | 과제 | 부처 | 사업 | 수행기관 | NTIS 분류(1순위) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2022 | 화공분야연구인력양성사업단 | 교육부 | 4단계두뇌한국21사업(R&D) | 서울대학 | – |
| 2022 | 이온 동역학적 발전 현상의 계면 특이성 분석 및 응용 | 과학기술정보통신부 | 개인기초연구(과기정통부) | 서울대학 | 화공 > 나노 화학공정기술 |
| 2022 | 광 에너지기반 초고속 플라즈모닉 나노스위머의 원리규명 및 그 응용기술 개발 | 과학기술정보통신부 | 개인기초연구(과기정통부) | 경희대학 | 범위 밖 |
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