双忆阻元件CNN细胞

仿生放电模式丰富

用非理想忆容器与N型局部有源忆阻器模拟神经元膜功能，能产生神经元样放电活动，可作为类脑计算的基本单元。

武花干 · Jinxiang, Gu · 陈墨 · 王宁 · 于全

Chaos, Solitons and Fractals 2024

参数信息

分岔类型

4

放电模式转换

2

忆容器类型

1

忆阻器类型

1

技术优势

放电模式丰富

通过改变模型参数可以观察到多种分岔路径，如正/逆周期倍化、混沌危机、切分岔和气泡，从而产生丰富的放电模式转换。

硬件已验证

设计了模拟电路并制作了PCB硬件电路，实验结果证实了理论和数值分析的正确性。

应用场景

• 神经形态计算：作为基本单元构建能产生放电活动的类脑计算电路，提高信息处理能效。
• 脑机接口：模拟神经元放电信号，用于脑机接口中的神经信号发生或处理接口。
• 类脑芯片：提供硬件实现方案，用于集成仿生放电功能的类脑芯片设计。
• 忆阻器阵列：作为忆阻器阵列中的单元电路，实现局部有源忆阻器的应用。