利用单栅极的反馈电场效电子器件的整合放电神经元电路制造技术

本发明专利技术涉及为了小面积和低耗能而使用单栅极的反馈电场效电子器件(FBFET)的新整合放电神经元电路(integrate-and-fire(IF)neuron circuit)，在一实施例的神经元电路中，通过电容器充电从突触输入的电流来生成电势(potential)，若生成的上述电势大于阈值，则利用连接于上述电容器的单栅极的反馈电场效电子器件生成与生成的上述电势相对应的刺突电压并输出，利用连接于上述反馈电场效电子器件的多个晶体管来复位生成的上述刺突电压。的多个晶体管来复位生成的上述刺突电压。的多个晶体管来复位生成的上述刺突电压。

【技术实现步骤摘要】
利用单栅极的反馈电场效电子器件的整合放电神经元电路


[0001]本专利技术涉及利用单栅极的反馈电场效电子器件(FBFET)的整合放电神经元电路，尤其，涉及为了小面积和低耗能而使用单栅极的反馈电场效电子器件的新整合放电神经元电路(integrate-and-fire(IF)neuron circuit)。

技术介绍

[0002]作为利用电子器件及电路模仿人的神经结构的技术，具有仿神经(Neuromorphic)技术。
[0003]在现有的冯
·
诺依曼计算机中，在循序渐进的数学计算中，表现出快速的动作速度，但是，当计算同步性输入和输出时，在速度及耗电方面表现出了局限性。
[0004]随着人工神经网络越来越受到关注，正在加速研发卷积神经网络(CNN，convolution neural network)、递归神经网络(RNN，recurrent neural networks)及脉冲神经网络(SNN，spiking neural networks)等的模仿生物神经及大脑行动的电子装置。
[0005]在各种仿神经技术中，脉冲神经网络技术模仿大脑神经网络及脑波的作用，因此，可体现更加精致的思考能力。
[0006]为了实现上述脉冲神经网络，需利用电子器件实现神经元和突触，尤其，在全球范围内，正在进行利用电子器件体现用于负责大脑记忆及学习的突触的研究。
[0007]突触模仿器件需要双向并行动作、突触可塑性、低功率、高集成化特性。
[0008]现有的存储器件无法进行双向并行动作，且难以实现突触可塑性，因此，正在进行阻变存储器(ReRAM，resistive random-accessmemory)、相变存储器(PCM，phase changememory)、导电桥存储器(CBRAM，conductive bridgememory)等与具有各种材料及结构的存储器件有关的研究。
[0009]尤其，由于高速、实时动作及生物充实度，将脉冲神经网络视作用于复杂的图案识别、分类及功能评价的最强计算工具。
[0010]与已广泛利用的基于深度神经网络(DNN，Deep Neural Network)的技术不同地，脉冲神经网络为模仿人大脑的动作的网络，通过神经元之间的相互作用调节突触的连接强度，发送或接收电信号来处理信息。
[0011]在脉冲神经网络中，神经元电路通过生成一连串刺突来传递信息，并对输入信号进行编码来生成刺突。在脉冲神经网络中，多个神经元电路与微细芯片相连接，来处理整合并相连接的输入和输出。
[0012]因此，为了构成基于硬件的脉冲神经网络，最重要的考虑事项为设计具有小面积和低耗能的有效神经元电路。
[0013]但是，最近，大部分的研究重点在于用于实现输入脉冲的整合(integration)、阈值触发及刺突电压的神经元的功能。尤其，重点在于用于这种神经元功能的基于互补金属氧化物半导体(CMOS)的电路设计。并且，为了实现这种功能而设计的神经元电路需使用耗能高的多个晶体管。
[0014]因此，需要研发具有小面积和低耗能的神经元电路。
[0015]现有技术文献
[0016]专利文献
[0017]韩国公开专利第2017-0138047号“神经元模仿器件及电路”[0018]韩国公开专利第2018-0127153号“结合神经元电路和突触器件阵列的神经系统模仿集成电路及其制造方法”[0019]非专利文献
[0020]M.Vardhana，N.Arunkumar，S.Lasrado，E.Abdulhay，and，G.Ramirez.“Convolutional neural network for bio-medical image segmentation with hardware acceleration.”Cognitive Systems，vol.50，pp.10-14，Aug.2018，doi：10.1016/j.cogsys.2018.03.005.
[0021]G.Cauwenberghs.“An analogVLSI recurrent neural network learning a continuous-time trajectory.”IEEE Transactions on Neural Networks，vol.7，no.2，pp.346-361，Mar.1996，doi：10.1109/72.485671.

技术实现思路

[0022]本专利技术的目的在于，提供为了小面积和低耗能而使用单栅极的反馈电场效电子器件的新整合放电神经元电路。
[0023]本专利技术的目的在于，提供仅通过20kHz水平的高点火频率和四个晶体管呈现包括7μW的低耗能的优秀特性的神经元电路。
[0024]本专利技术的目的在于，提供用于大规模整合(VLSI，very large scale of integration)的基于硬件的脉冲神经网络的可能性。
[0025]根据一实施例，在神经元电路中，通过电容器充电从突触输入的电流来生成电势(potential)，若生成的上述电势大于阈值，则利用连接于上述电容器的单栅极的反馈电场效电子器件，来生成与所生成的上述电势相对应的刺突电压并输出，可利用连接于上述反馈电场效电子器件的三个晶体管来复位所生成的上述刺突电压。
[0026]根据一实施例，在上述单栅极的反馈电场效电子器件中，漏极端与上述电容器并联连接，源极端与上述三个晶体管相连接，栅极端可与第一字线相连接。
[0027]根据一实施例，在上述三个晶体管中，第一晶体管的栅极端与第二字线相连接，漏极端与上述反馈电场效电子器件的源极端串联连接，第二晶体管的栅极端及漏极端与上述第一晶体管的漏极端和上述反馈电场效电子器件的源极端共同连接，第三晶体管的漏极端与上述电容器及上述反馈电场效电子器件的漏极端共同连接，上述第三晶体管的栅极端可与上述第二晶体管的栅极端及漏极端共同连接。
[0028]根据一实施例，可通过上述第一晶体管和上述反馈电场效电子器件的分压(voltage division)确定上述刺突电压。
[0029]根据一实施例，上述刺突电压的周期可根据上述第一字线的电压的变化来变化。
[0030]根据一实施例，上述刺突电压的频率可根据与上述输入脉冲的时间幅度有关的变化来变化。
[0031]根据一实施例，上述单栅极的反馈电场效电子器件利用通过漏极电压在沟道区域
中生成的正反馈环现象来生成与所生成的上述电势相对应的刺突电压。
[0032]根据一实施例，在上述单栅极的反馈电场效电子器件中，在沟道区域设置有多个位垒(potential barriers)，可利用上述多个位垒在施加上述漏极电压之前阻隔电荷载流子的注入。
[0033]根据一实施例，在上述单栅极的反馈电场效电子器件中，当上述漏极电压增加至预设的基准电压时，通过上述漏极电压在非栅极沟道区域(non-ga本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种神经元电路，其特征在于，通过电容器充电从突触输入的电流来生成电势，若生成的上述电势大于阈值，则利用连接于上述电容器的单栅极的反馈电场效电子器件，来生成与所生成的上述电势相对应的刺突电压并输出，利用连接于上述反馈电场效电子器件的三个晶体管来复位所生成的上述刺突电压。2.根据权利要求1所述的神经元电路，其特征在于，在上述单栅极的反馈电场效电子器件中，漏极端与上述电容器并联连接，源极端与上述三个晶体管相连接，栅极端与第一字线相连接。3.根据权利要求2所述的神经元电路，其特征在于，在上述三个晶体管中，第一晶体管的栅极端与第二字线相连接，漏极端与上述反馈电场效电子器件的源极端串联连接，第二晶体管的栅极端及漏极端与上述第一晶体管的漏极端和上述反馈电场效电子器件的源极端共同连接，第三晶体管的漏极端与上述电容器及上述反馈电场效电子器件的漏极端共同连接，上述第三晶体管的栅极端与上述第二晶体管的栅极端及漏极端共同连接。4.根据权利要求3所述的神经元电路，其特征在于，通过上述第一晶体管和上述反馈电场效电子器件的分压确定上述刺突电压。5.根据权利要求3所述的神经元电路，其特征在于，上述刺突电压的周期根据上述第一字线的电压的变化来变化。6.根据权利要求3所述的神经元电路，其特征在于，上述刺突电压的频率根据与上述输入脉冲的时间幅度有关的变化来变化。7.根据权利要求1所述的神经元电路，其特征在于，上述单栅极的反馈电场效电子器件利用通过漏极电压在沟道区域中生成的正反馈环现象来生成与所生成的上述电势相对应的刺突电压。8.根据权利要求7所述的神经元电路，其特征在于，在上述单栅极的反馈电场效电子器件中，在沟道区域设置有多...

【专利技术属性】
技术研发人员：金相植，赵庚娥，禹率娥，任斗赫，赵鎭先，朴永洙，
申请(专利权)人：高丽大学校产学协力团，
类型：发明
国别省市：