[論文レビュー] Proton Conducting Graphene Oxide Coupled Neuron Transistors for Brain-Inspired Cognitive Systems

Changjin Wan, Liqiang Zhu+7 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2015

Advanced Memory and Neural Computing参考文献 46被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、プロトン伝導性グラフェン酸化物（GO）と酸化物ベースの電気二重層（EDL）トランジスタを組み合わせた生物にインspiredな人工ニューロンを提案する。このデバイスは、マルチインプット統合と、ペアドパルス増強、シナプス統合、方向選択性、ゲイン制御といったニューロモーラル機能を実現する。イオンと電子のハイブリッド信号伝達を用いて、主要なニューロンダイナミクスを模倣し、脳にインspiredな認知システムのための新規なプラットフォームを示している。

ABSTRACT

Neuron is the most important building block in our brain, and information processing in individual neuron involves the transformation of input synaptic spike trains into an appropriate output spike train. Hardware implementation of neuron by individual ionic/electronic hybrid device is of great significance for enhancing our understanding of the brain and solving sensory processing and complex recognition tasks. Here, we provide a proof-of-principle artificial neuron based on a proton conducting graphene oxide (GO) coupled oxide-based electric-double-layer (EDL) transistor with multiple driving inputs and one modulatory input terminal. Paired-pulse facilitation, dendritic integration and orientation tuning were successfully emulated. Additionally, neuronal gain control (arithmetic) in the scheme of rate coding is also experimentally demonstrated. Our results provide a new-concept approach for building brain-inspired cognitive systems.

研究の動機と目的

• イオンと電子のハイブリッド信号伝達を用いて、生物学的ニューロン機能を模倣するハードウェアベースの人工ニューロンの開発を目的とする。
• 固体状態ニューロモーラルデバイスにおいて、複雑なシナプス統合と可塑性を再現する課題に対処することを目的とする。
• 1つのトランジスタプラットフォーム上で、レートコーディング、方向選択性、ゲイン制御といった脳にインspiredな認知機能を実証することを目的とする。
• ニューロモーラル応用のための機能材料として、プロトン伝導性グラフェン酸化物の利用を検討することを目的とする。

提案手法

• デバイスは、電気二重層（EDL）トランジスタにおけるゲート酸化膜としてプロトン伝導性グラフェン酸化物（GO）層を用い、イオン-電子ハイブリッド輸送を可能にする。
• 複数の入力端子を用いてシナプス入力を模擬し、別個の調整入力がニューロンゲインを制御する。
• GO層はプロトン輸送を促進し、イオンの蓄積によるトランジスタのしきい値電圧の動的変調を可能にする。
• プロトン伝導を支援するため、水溶液条件下でデバイスを動作させ、生物学的イオンチャネルを模倣する。
• 入力信号の空間的および時間的制御を通じて、ペアドパルス増強や方向選択性といったニューロン機能を達成する。
• 入力周波数および振幅を変調することで、レートコーディングとゲイン制御が実験的に示された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 プロトン伝導性グラフェン酸化物を用いたEDLトランジスタは、ペアドパルス増強といった主要な生物学的ニューロン機能を模倣できるか？
• RQ2 固体状態ニューロモーラルデバイスにおいて、マルチシナプス入力統合（シナプス統合）をどのように達成できるか？
• RQ3 空間的にパターン化された入力信号を用いて、皮質ニューロンの特徴である方向選択性をデバイスが示せるか？
• RQ4 ハイブリッドイオン-電子トランジスタにおいて、ニューロンゲイン制御をどの程度実装できるか？
• RQ5 プロトン伝導性GO層は、ニューロモーラル信号処理のための安定的かつ調整可能な媒体として機能できるか？

主な発見

• デバイスはペアドパルス増強を成功裏に模倣し、近接して入力されるスパイクに応じて出力応答が増強されることを示した。
• シナプス統合が観察され、複数のシナプス入力が空間的および時間的に重畳され、出力スパイク生成が調整された。
• 入力をさまざまな角度位置に印加することで、特定の入力方向に対して選択的に応答する方向選択性が実証された。
• レートコーディングを通じて、出力周波数が入力周波数に比例して制御可能かつ調整可能にスケーリングされることを実験的に確認した。
• プロトン伝導性GO層は、トランジスタのしきい値電圧に対する安定的かつ可逆的なイオン的変調を可能にし、動的信号処理を支援した。
• 1つのコンactかつ固体状態のデバイス構造を用いて、主要な皮質ニューロン行動の機能的模倣が達成された。