Publication

Memristive Nanowires-based Devices as Synthetic Neuron in Silicon

2025

Résumé

Memristors with time-dependent conductance evolution offer a compact platform for emulating neuronal behavior. In this letter, we experimentally demonstrate that a silicon nanowire (SiNW)-based volatile memristor exhibits logistic conductance modulation under electrical input. This behavior can be effectively modeled using a quasi-linear differential equation. The nonlinear response can potentially be mapped to neural activation functions and tuned via state-space control, enabling compact neuron functionality in neuromorphic systems.

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Concepts associés (29)

Neuromorphic engineering

Neuromorphic computing is an approach to computing that is inspired by the structure and function of the human brain. A neuromorphic computer/chip is any device that uses physical artificial neurons to do computations. In recent times, the term neuromorphic has been used to describe analog, digital, mixed-mode analog/digital VLSI, and software systems that implement models of neural systems (for perception, motor control, or multisensory integration).

Fonction d'activation

Dans le domaine des réseaux de neurones artificiels, la fonction d'activation est une fonction mathématique appliquée à un signal en sortie d'un neurone artificiel. Le terme de "fonction d'activation" vient de l'équivalent biologique "potentiel d'activation", seuil de stimulation qui, une fois atteint entraîne une réponse du neurone. La fonction d'activation est souvent une fonction non linéaire. Un exemple de fonction d'activation est la fonction de Heaviside, qui renvoie tout le temps 1 si le signal en entrée est positif, ou 0 s'il est négatif.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

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Bio-Semiconductor Technologies: From Memristors to Neuromorphic sensing Networks

Neuromorphic Sensing-and-Computing for Multi-Panel Cancer Diagnostics by Memristive Biosensors

Linking neural manifolds to circuit structure in recurrent networks