[논문 리뷰] Emulating long-term synaptic dynamics with memristive devices

Shari Lim Wei, Eleni Vasilaki외 4명|arXiv (Cornell University)|2015. 09. 07.

Advanced Memory and Neural Computing참고 문헌 41인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 전기장 및 열적 구동 전환 메커니즘을 조합하여 단일 고체 상태의 TiO2 메모리스트가 장기 시냅스 가소성을 모방할 수 있음을 보여주며, 이는 스파ike-타이밍 의존성 및 헤브의 연합 가소성을 모두 가능하게 한다. 메모리스트의 비선형적이고 누적적인 거동은 삼중성 규칙 모델이 기술하는 바와 같이 장기 강화와 감퇴를 성공적으로 재현하며, 확장 가능한 뉴로모픽 컴퓨팅 기반을 제공한다.

ABSTRACT

The potential of memristive devices is often seeing in implementing neuromorphic architectures for achieving brain-like computation. However, the designing procedures do not allow for extended manipulation of the material, unlike CMOS technology, the properties of the memristive material should be harnessed in the context of such computation, under the view that biological synapses are memristors. Here we demonstrate that single solid-state TiO2 memristors can exhibit associative plasticity phenomena observed in biological cortical synapses, and are captured by a phenomenological plasticity model called triplet rule. This rule comprises of a spike-timing dependent plasticity regime and a classical hebbian associative regime, and is compatible with a large amount of electrophysiology data. Via a set of experiments with our artificial, memristive, synapses we show that, contrary to conventional uses of solid-state memory, the co-existence of field- and thermally-driven switching mechanisms that could render bipolar and/or unipolar programming modes is a salient feature for capturing long-term potentiation and depression synaptic dynamics. We further demonstrate that the non-linear accumulating nature of memristors promotes long-term potentiating or depressing memory transitions.

연구 동기 및 목표

• 메모리스티브 장치가 생물학적皮질 시냅스에서 관찰되는 복잡한 장기 시냅스 가소성 역학을 재현할 수 있는지 탐구한다.
• 결합된 전기장 및 열적 구동 전환 메커니즘이 장기 강화 및 감퇴를 가능하게 하는 역할을 어떻게 하는지 조사한다.
• 메모리스트가 삼중성 규칙 모델을 지원할 수 있음을 검증한다. 이 모델은 스파이크-타이밍 의존성 가소성과 고전적 헤브의 가소성을 통합한다.
• 비선형적이고 누적적인 메모리스트 저항 거동이 안정적인 장기 기억 전이를 가능하게 하는지 보여준다.
• TiO2 메모리스트를 사용하여 생물학적 시냅스 가소성과 고체 상태 뉴로모픽 하드웨어 사이의 다리를 쌓는다.

제안 방법

• 전기 자극 하에서 저항 변화의 동적 거동을 연구하기 위해 단일 고체 상태 TiO2 메모리스트를 인공 시냅스로 활용하였다.
• 전시냅스 및 후시냅스 스파이크 패atters를 쌍으로 적용하여 생물학적 스파이크-타이밍 의존성 가소성(STDP)을 모의하였다.
• 메모리스트 모델에 열적 효과와 전기장 효과를 통합하여 이중극성 및 단일극성 프로그래밍 모드를 시뮬레이션하였다.
• 스파이크-타이밍 의존성 가소성과 고전적 헤브의 가소성을 통합하는 현상학적 모델인 삼중성 규칙을 사용하여 실험 결과를 이끌고 해석하였다.
• 장기간의 시간 스케일에서 저항 전이를 측정하여 장기 강화 및 감퇴를 평가하였다.
• 기억 유지 및 안정성 평가를 위해 누적적 비선형 저항 변화를 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단일 TiO2 메모리스트는 생물학적 피질 시냅스에서 관찰되는 장기 시냅스 가소성을 재현할 수 있는가?
• RQ2 동시 존재하는 전기장 및 열적 구동 전환 메커니즘이 장기 강화 및 감퇴에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 삼중성 규칙 모델은 고체 상태 메모리스티브 장치의 가소성 역학을 어느 정도 잘 기술하는가?
• RQ4 메모리스트의 비선형적이고 누적적인 저항 거동은 안정적인 장기 기억 전이를 지원하는가?
• RQ5 메모리스티브 장치는 단일 장치에서 스파이크-타이밍 의존성 및 헤브의 연합 가소성을 효과적으로 모의할 수 있는가?

주요 결과

• 단일 TiO2 메모리스트는 삼중성 규칙 모델과 일치하는 연합 가소성 현상을 성공적으로 나타낸다.
• 전기장 및 열적 구동 전환 메커니즘이 동시에 존재함으로써 단일 장치에서 장기 강화 및 감퇴를 모두 가능하게 한다.
• 메모리스트의 비선형적이고 누적적인 저항 변화는 장기간에 걸쳐 안정적인 장기 기억 전이를 지원한다.
• 실험 결과는 메모리스트가 스파이크-타이밍 의존성 및 고전적 헤브의 가소성 영역을 모두 모의할 수 있음을 확인한다.
• 메모리스트의 거동은 생물학적 시냅스의 전기생리학적 데이터와 밀도 있게 일치하며, 뉴로모픽 빌딩 블록으로서의 유용성을 검증한다.
• 본 연구는 메모리스티브 장치가 복잡한 다성분 시스템을 요구하지 않고도 생물학적 시냅스 동역학을 확장 가능한 고체 상태의 에뮬레이터로 활용할 수 있음을 보여준다.