Organic Synaptic Diodes Based on Polymeric Mixed Ionic‐Electronic Conductors
Organic Synaptic Diodes Based on Polymeric Mixed Ionic‐Electronic Conductors
复制标题
基于聚合物混合离子电子导体的有机突触二极管
DOI：
10.1002/aelm.202100866
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发表时间：
2021
影响因子：
6.2
通讯作者：
E. J. W.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gärisch;Ligorio;Forster;Scherf;List-Kratochvil;E. J. W.
神经形态设备可能是计算的下一个进化，允许在硬件组件中实现机器学习。在生物神经系统中，学习和信号处理是通过突触中依赖于时间的离子通量来实现神经元之间的通信。将这种离子介导的操作原理集成到神经形态设备中可以提供一种节能且强大的技术。在这里，一种被称为发光电化学电池的设备被重新审视和改进，利用其通过电极上离子积累/耗尽来调节电流的能力，并将其转变为有机突触二极管。这种双端器件是基于有机混合离子-电子导电聚合物，作为锂离子导电的活性层以及电荷载体。离子传导特性被隐分子修饰，能够可逆地捕获离子。该设备可以在状态之间可靠地切换至少100个周期，并显示状态保持多分钟。通过在毫秒范围内探索频率依赖的可塑性和配对脉冲促进行为，进一步证明了神经形态应用的适用性。聚合物的性质，结合所提出的神经形态装置的简单双端结构，为人工神经网络的制造开辟了一系列可能性。
Neuromorphic devices are likely to be the next evolution of computing, allowing to implement machine learning within hardware components. In biological neural systems, learning and signal processing are achieved by communication between neurons through time‐dependent ion flux in the synapses. Integrating such ion‐mediated operating principles in neuromorphic devices can deliver an energy efficient and powerful technology. Here a device known as a light‐emitting electrochemical cell is revisited and modified, exploiting its ability to modulate current through ion accumulation/depletion at the electrodes and turn it into an organic synaptic diode. This two‐terminal device is based on an organic mixed ionic‐electronic conducting polymer that serves as active layer for conduction of lithium ions as well as charge carriers. The ionic conduction properties are modified by cryptand molecules, able to reversibly capture ions. The device can be reliably switched between states for at least 100 cycles and displays state retention for multiple minutes. The applicability for neuromorphic applications is further demonstrated by exploring frequency‐dependent plasticity and paired‐pulse facilitation behavior in the millisecond range. The polymeric nature, combined with the simple two‐terminal architecture of the presented neuromorphic device, opens up a range of possibilities regarding the fabrication of artificial neural networks.
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