用于基于脑的计算的相关电子开关元件制造技术

广义上讲，本技术利用相关电子材料的特性用于人工神经网络和神经形态计算。特别地，本技术提供了包括至少一个相关电子开关(CES)元件并且可以用作或用于形成人工神经元或人工突触的装置/设备。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于基于脑的计算的相关电子开关元件
本技术一般而言涉及使用相关电子开关(CES)元件用于基于脑的计算，并且尤其涉及从CES元件形成用于人工神经网络的突触和神经元。
技术介绍
相关电子开关(CES)元件(全部或部分地)由相关电子材料(CEM)形成，其表现出由电子相关而不是固态结构相变引起的突然的导通或绝缘状态转变。CES元件是一类非易失性存储器，即，在移除供给到CES元件的电源之后，CES元件不会失去其状态。
技术实现思路
根据本技术的第一种方法，提供了一种用于人工神经网络的装置，该装置能够用作突触或作为神经元，并且包括至少一个相关电子开关(CES)元件，该元件能够：存储突触权重；在高阻抗状态中操作；在多个低阻抗状态之一中操作；当发生重置条件时，快速转变到高阻抗状态中；当发生设置条件时，快速转变到多个低阻抗状态之一中；累积输入到装置中的电流作为累积电流，并且当累积电流等于或超过阈值电流时输出信号；以及累积输入到装置中的电压作为累积电压，并且当累积电压等于或超过阈值电压时输出信号。根据本技术的第二种方法，提供了一种用于人工神经网络的装置，该装置包括由至少一个相关电子开关(CES)元件提供的突触，其中该突触能够：存储突触权重；在高阻抗状态中操作；以及在多个低阻抗状态之一中操作。根据本技术的第三种方法，提供了一种用于人工神经网络的装置，该装置包括由至少一个相关电子开关(CES)元件提供的神经元，其中该神经元能够：当发生重置条件时，快速转变到高阻抗状态中；当发生设置条件时，快速转变到多个低阻抗状态之一中；累积输入到神经元中的电流作为累积电流，并且当累积电流等于或超过阈值电流时输出信号；以及累积输入到装置中的电压作为累积电压，并且当累积电压等于或超过阈值电压时输出信号。本技术还涉及本文描述的任何装置作为在人工神经网络中的突触的用途。本技术还涉及本文描述的任何装置作为在人工神经网络中的神经元的用途。描述了一种用于人工神经网络的交叉点阵列，其中交叉点阵列包括本文描述的任何类型的装置中的至少一个。描述了一种用于人工神经网络的多层交叉点阵列，其中交叉点阵列包括本文描述的任何类型的装置中的至少一个。根据本技术的另一种方法，提供了一种用于人工神经网络的可配置阵列，该可配置阵列包括：多个装置，每个装置包括至少一个能够用作突触或神经元的相关电子开关(CES)元件；以及切换机构，用于切换多个装置的每个装置中的至少一个CES元件的功能。根据本技术的另一种方法，提供了一种三维(3D)可配置阵列，该阵列包括：至少两层，每层包括如权利要求10所述的装置的阵列，其中层被布置在堆叠中；以及堆叠中相邻的层之间的电耦合；其中3D阵列的大小可通过断开或连接堆叠的层来调节。附图说明在附图中通过示例的方式示意性地图示了所述技术，其中：图1示出了相关电子开关(CES)元件的电流密度与电压的示例图；图2A是包括相关电子材料的相关电子开关(CES)元件的示例实施例的框图；图2B是用于CES元件的示例电路符号；图3是用于CES元件的示例等效电路；图4是使用顺应电流来调节相关电子设备的低电阻值的示意图；图5A是包括多个装置的2D阵列的示意图的平面图，其中每个装置可被配置为突触或神经元。图5B是包括多个装置的3D阵列的示意图的侧视图，其中每个装置可被配置为突触或神经元。图6是示出CES元件可以如何被配置为提供用于人工神经网络的突触的图；以及图7是示出CES元件可以如何被配置为提供用于人工神经网络的神经元的图。具体实施方式广义上讲，本技术利用相关电子材料的特性用于人工神经网络和神经形态计算。特别地，本技术提供了包括至少一个相关电子开关(CES)元件并且可以用作或用于形成人工神经元或人工突触的装置/设备。实施例提供了可以能够被配置为提供人工神经元或人工突触的设备(包括至少一个CES元件)。包括至少一个CES元件的人工神经元可以执行与生物学神经元基本相同的功能。因此，人工神经元接收一个或多个电输入(例如，电压或电流)，并将它们相加以产生输出(也称为动作电位)。在实施例中，仅当输入的总和达到或超过阈值(例如，特定电压或电流值)时才产生输出。包含至少一个CES元件的人工突触可以执行与生物学突触基本相同的功能。因此，人工突触可以将两个人工神经元耦合在一起，使得可以在神经元之间传输信号。人工突触可以使突触电流能够在神经元之间流动，其中突触电流取决于神经元的输出或由神经元的输出产生。在实施例中，人工突触可以包括权重或实现加权功能，使得一个神经元的输出在被发送作为到另一个神经元的输入之前通过突触被加权。突触权重可以是可调节的，使得可以更改流过人工神经网络的信息。例如，在由一个神经元输出的信号被另一个神经元接收作为输入之前，突触权重可以用于更改该信号的强度或量值。突触权重可以由人工突触通过使用至少一个CES元件来应用，以调节由突触接收到的信号的强度。本技术的装置/设备各自包括至少一个相关电子开关(CES)元件，以执行突触和/或神经元的功能。例如，包括至少一个CES元件的装置可以能够存储神经元的阈值(例如，阈值电流或电压)。然后，当神经元中累积的电流等于或超过存储的阈值时，神经元可以激发(或产生输出)。在另一个示例中，包括至少一个CES元件的装置可以能够存储突触权重，以在将神经元的输出作为输入提供给其它神经元之前对神经元的输出进行加权。这些功能由于CES元件的属性而被启用。一般而言，每个CES元件可在绝缘状态(或高阻抗状态)与至少一个导通状态(或低阻抗状态)之间切换。取决于施加到CES元件的顺应电流，CES元件可以切换到多个低阻抗状态之一中。因此，改变施加到CES元件的顺应电流可以使CES元件能够被设置到具体的低阻抗状态中。因此，CES元件可以能够存储人工神经元的具体阈值电流(或电压)，或存储人工突触的具体权重。术语“相关电子开关”在本文中与“CES”、“CES元件”、“CES设备”、“相关电子随机存取存储器”、“CeRAM”、“CeRAM设备”和“CeRAM元件”可互换地使用。CES元件是(全部或部分地)由相关电子材料(CEM)形成的特定类型的开关。一般而言，CES可以表现出由电子相关而不是固态结构相变引起的突然的导通或绝缘状态转变。(固态结构相变的示例包括相变存储器(PCM)设备中的晶体/非晶，或电阻性RAM设备中的丝状形成和导通，如上面所讨论的)。与熔化/凝固或丝状物(filament)形成相比，CES中的突然的导体/绝缘体转变可以响应于量子力学现象。CES在绝缘状态与导通状态之间的量子力学转变可以根据Mott转变来理解。在Mott转变中，如果发生了Mott转变条件，那么材料可以从绝缘状态切换到导通状态。当达到临界载流子浓度使得满足Mott标准时，将发生Mott转变并且状态将从高电阻/阻抗(或电容)变为低电阻/阻抗(或电容)。CES元件的“状态”或“存储器状态”可以取决于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于人工神经网络的装置，所述装置能够用作突触或神经元，并且包括至少一个相关电子开关CES元件，所述至少一个相关电子开关CES元件能够：/n存储突触权重；/n在高阻抗状态中操作；/n在多个低阻抗状态之一中操作；/n当发生重置条件时，快速转变到高阻抗状态中；/n当发生设置条件时，快速转变到多个低阻抗状态之一中；/n累积输入到装置中的电流作为累积电流，并且当累积电流等于或超过阈值电流时输出信号；以及/n累积输入到装置中的电压作为累积电压，并且当累积电压等于或超过阈值电压时输出信号。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180131 US 15/884,6121.一种用于人工神经网络的装置，所述装置能够用作突触或神经元，并且包括至少一个相关电子开关CES元件，所述至少一个相关电子开关CES元件能够：
存储突触权重；
在高阻抗状态中操作；
在多个低阻抗状态之一中操作；
当发生重置条件时，快速转变到高阻抗状态中；
当发生设置条件时，快速转变到多个低阻抗状态之一中；
累积输入到装置中的电流作为累积电流，并且当累积电流等于或超过阈值电流时输出信号；以及
累积输入到装置中的电压作为累积电压，并且当累积电压等于或超过阈值电压时输出信号。


2.如权利要求1所述的装置，其中所述高阻抗状态的阻抗值是所述多个低阻抗状态中的每个低阻抗状态的阻抗值的至少100倍。


3.如权利要求1或权利要求2所述的装置，其中当所述装置用作突触时，所述至少一个CES元件能够根据施加到所述至少一个CES元件的顺应电流被编程到所述多个低阻抗状态之一中。


4.如权利要求1至3中的任一项所述的装置，其中当所述装置用作突触时，所述装置在所述至少一个CES元件以高阻抗状态操作时处于低功耗状态。


5.如权利要求1或权利要求2所述的装置，其中当所述装置用作神经元时，导致快速转变到高阻抗状态中的重置条件包括跨所述至少一个CES元件施加的重置电压和在所述至少一个CES元件中的重置电流密度。


6.如权利要求1、2或5中的任一项所述的装置，其中当所述装置用作神经元时，导致快速转变到低阻抗状态中的设置条件包括跨所述至少一个CES元件施加的设置电压和在所述至少一个CES元件中的设置电流密度。


7.如权利要求1、2、5或6中的任一项所述的装置，其中当所述装置用作神经元时，在小于毫秒的转变时间尺度期间，优选地在小于飞秒的转变时间尺度期间，发生到高阻抗状态中的快速转变和到多个低阻抗状态之一中的快速转变。


8.如权利要求1至4中的任一项所述的装置作为在人工神经网络中的突触的用途。


9.如权利要求1、2或5至7中的任一项所述的装置作为在人工神经网络中的神经元的用途。


10.一种用于人工神经网络的交叉点阵列，所述交叉点阵列包括至少一个如权利要求1至7中的任一项所述的装置。


11.一种用于人工神经网络的多层交叉点阵列，...

【专利技术属性】
技术研发人员：L·雪弗冷，S·达斯，N·苏达，C·A·帕斯德阿若卓，
申请(专利权)人：阿姆有限公司，
类型：发明
国别省市：英国;GB