[論文レビュー] Emulating long-term synaptic dynamics with memristive devices

Shari Lim Wei, Eleni Vasilaki+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2015

Advanced Memory and Neural Computing参考文献 41被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、電場および熱的駆動スイッチングメカニズムを組み合わせることで、単一の固体状態TiO2メモリスチブが長期的シナプス可塑性を再現できることを示している。これにより、スパイク時刻依存可塑性およびヘブ型連合可塑性の両方が可能になる。メモリスチブの非線形的で累積的な挙動は、三重項ルールモデルが記述する長期的強化と弱化を的確に再現し、スケーラブルなニューロモーフィックコンピューティング基盤を提供する。

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.

研究の動機と目的

• メモリスチブデバイスが生物学的皮質シナプスで観察される複雑な長期的シナプスダイナミクスを再現できるかどうかを調査すること。
• 併存する電場および熱的駆動スイッチングが長期的強化と弱化を可能にする役割を調査すること。
• メモリスチブが三重項ルールモデルを支持できることを検証すること。このモデルは、スパイク時刻依存可塑性と古典的ヘブ型可塑性を統合するものである。
• 非線形的で蓄積的なメモリスチブの挙動が安定した長期記憶遷移を可能にすることを示すこと。
• TiO2メモリスチブを用いて生物学的シナプス可塑性と固体状態ニューロモーフィックハードウェアの橋渡しをすること。

提案手法

• 電気的刺激下での抵抗変化を調査するために、人工シナプスとして単一の固体状態TiO2メモリスチブを用いた。
• 前シナプスおよび後シナプスのペアドスパイクパターンを適用して可塑性を誘発し、生物学的スパイク時刻依存可塑性（STDP）を模倣した。
• バイポーラおよびユニポーラプログラミングモードを模擬するために、メモリスチブモデルに熱的および電場的効果を統合した。
• スパイク時刻依存可塑性と古典的ヘブ型可塑性を統合する現象論的モデルである三重項ルールを用い、実験結果の誘導および解釈を行った。
• 長期的強化および弱化を評価するために、長時間スケールでの抵抗遷移を測定した。
• 記憶保持性および安定性を評価するために、累積的で非線形的な抵抗変化の進化を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一のTiO2メモリスチブは、生物学的皮質シナプスで観察される長期的シナプス可塑性を再現できるか？
• RQ2 併存する電場および熱的駆動スイッチングメカニズムは、長期的強化および弱化にどのように寄与するか？
• RQ3 三重項ルールモデルは、固体状態メモリスチブデバイスにおける可塑性ダイナミクスをどの程度正確に記述できるか？
• RQ4 メモリスチブの非線形的で蓄積的な抵抗挙動は、安定した長期記憶遷移を支持するか？
• RQ5 メモリスチブデバイスは、1つのデバイスでスパイク時刻依存可塑性およびヘブ型連合可塑性の両方を効果的に再現できるか？

主な発見

• 単一のTiO2メモリスチブは、三重項ルールモデルに整合する連合可塑性現象を効果的に示した。
• 電場および熱的駆動スイッチングメカニズムの併存により、1つのデバイス内で長期的強化と弱化の両方が可能になった。
• メモリスチブの非線形的で蓄積的な抵抗変化は、長期間にわたる安定した長期記憶遷移を支持した。
• 実験結果は、メモリスチブがスパイク時刻依存可塑性および古典的ヘブ型可塑性の両方の状態を再現できることを確認した。
• メモリスチブの挙動は、生物学的シナプスの電気生理学的データとよく一致し、ニューロモーフィック素子としての有効性が裏付けられた。
• 本研究は、複雑な多成分系を必要とせず、メモリスチブデバイスが生物学的シナプスダイナミクスのスケーラブルな固体状態エミュレータとして機能できることを示した。