요약:
쑤저우 과학 기술 대학교 및 기타 기관의 연구원들은 생물학적 시냅스 연결 강도의 변화를 시뮬레이션하고 특정 화학적 처리 시 빠르게 분해될 수 있는 유연한 인공 시냅스 배열을 개발했습니다. 이 장치는 수소 결합 유기 프레임워크 재료를 기능층으로, MXene을 전극으로, 폴리이미드(PI) 필름을 유연한 기판으로 사용합니다. 연구팀은 솔루션 프로세싱을 사용해 총 100개의 시냅스 단위를 포함하는 10×10 배열을 만들었습니다. 관련 연구는 International Journal of Extreme Manufacturing에 게재되었습니다.
핵심물질인 TCPP-HOF는 포르피린 기반의 유기분자로 구성돼 있으며, 수소결합을 통해 질서정연한 2차원 구조를 형성하고 있다. 순방향 전압이 가해지면 전하가 갇히고 장치 컨덕턴스가 증가합니다. 역전압이 가해지면 전하가 방출되고 컨덕턴스가 감소합니다. 이러한 조정 가능한 변화를 통해 장치는 장기 강화 및 장기 억제와 같은 학습 관련 특성을 포함하여 시냅스와 유사한 강화 및 억제를 나타낼 수 있으며 10가지의 서로 다른 전도도 상태를 설정할 수 있습니다. 전기적 스위칭 시간은 실험적으로 26나노초로 측정되었습니다.
또한 연구원들은 장치의 전기적 특성을 사용하여 MNIST 손으로 쓴 숫자를 인식하는 컨볼루션 신경망의 능력을 평가했습니다. 정확도는 최대 97.23%에 달했고, 소프트웨어 벤치마크는 99.24%를 기록했다. 논문에 설명된 신경망에는 약 120,000개의 시냅스가 포함되어 있지만 실제 물리적 배열은 총 100개의 장치로 구성된 10×10입니다. 따라서 이 결과 세트는 뇌와 유사한 컴퓨팅을 위한 장치 특성의 잠재력을 보여주며, 전체 120,000개의 시냅스 네트워크가 이 작은 배열에 통합되었음을 의미하지는 않습니다.
유연성 테스트에서 어레이는 반경 약 5mm를 200번 정도 구부려도 여전히 작동했고, 필기 숫자 인식 정확도는 96.33%였다. 연구진이 설계한 PI 기판은 가열된 아민 화학 용액에서 분해되어 약 6분의 처리 후에 가용성 단량체로 전환되어 작은 불활성 잔류물을 남길 수도 있습니다. 이 과정에는 특정 화학 용액과 가열 조건이 필요하며, 이는 장치가 물이나 자연 환경에 접촉한 후 저절로 사라지는 것을 의미하지 않습니다.
팀은 유연성, 용액 처리 및 제어 가능한 분해의 특성이 향후 웨어러블 센서, 유연한 전자 피부, 소프트 로봇 또는 단기 전자 장치에 사용될 수 있으며 임시 저장 및 정보 파괴에 대한 아이디어도 제공할 수 있다고 믿습니다. 그러나 현재 결과는 여전히 실험실 프로토타입에 불과하며 어레이 규모도 제한되어 있습니다. 연구원들은 여전히 습기가 장치 안정성에 미치는 영향을 해결하고, 어레이를 확장하고, 장기적인 신뢰성과 제조 일관성을 테스트해야 합니다. 아직까지는 기존 프로세서나 상용 AI 칩을 직접 대체할 수 있는 완전한 컴퓨팅 시스템은 아닙니다.
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