SNU CBE

Enhancing Synaptic Plasticity and Multistate Retention of Organic Neuromorphic Devices Using Anion‐Excessive Gel Electrolyte

2025 · Advanced Functional Materials

저자

Yousang Won, Jeongwoo Lee, Hyunwook Kim, 오준학 (Joon Hak Oh)

연구주제

Advanced Memory and Neural Computing · Conducting polymers and applications · Organic Electronics and Photovoltaics

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(전기/전자 > 반도체 소자·회로 > 반도체 재료)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류.

AI 연구 키워드·방법

겔 전해질 뉴로모픽 소자 유기 전기화학 트랜지스터(OECT) 시냅스 가소성

키워드 (OpenAlex)

organic electrochemical transistors neuromorphic hardware long-term plasticity electrochemical doping artificial neural networks handwritten digit recognition ionic-electronic coupling

초록

Abstract Recently, organic electrochemical transistor (OECT)‐based neuromorphic devices have attracted considerable attention due to their diverse advantages such as ionic‐electronic coupling, low voltage operation, gradual and tunable conductance change, mechanical flexibility, and biocompatibility. However, for practical implementation in artificial neural networks (ANNs), key issues such as limited long‐term plasticity (LTP) and weak multistate retention need to be addressed. These challenges mainly stem from the disruption of electrical equilibrium of the electrolyte due to the penetration of ions into the active layer. Here, anion‐excessive gel‐based organic synaptic transistors (AEG‐OSTs) using an electrolyte containing both molecular dopant and ionic liquid/salt are developed to overcome these limitations. AEG‐OSTs exhibit greatly enhanced LTP characteristics and multistate retent…

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음

인접 그래프

노드 hover = 이웃 강조 · 1회 클릭 = 고정 · 고정된 노드 다시 클릭 = 페이지 이동

이 문서와 연결된 페이지

교수 1

오준학

연구주제 1

Advanced Memory and Neural Computing

키워드 4

뉴로모픽 소자 · 유기 전기화학 트랜지스터(OECT) · 겔 전해질 · 시냅스 가소성