(57)【要約】【課題】ニューロモーフィック・シナプス装置、ニューロモーフィック・システムおよびニューロモーフィック・シナプス装置の製造方法を提供する。【解決手段】ニューロモーフィック・シナプス装置１１が、シナプス荷重を格納するためのメムエレメント２０とプログラミング・ロジック２１とを含む。メムエレメント２０は、所望のプログラミング特性を示すようになされる。プログラミング・ロジック２１は、シナプス荷重の更新を促す刺激に応答し、前記荷重を更新するようにメムエレメント２０をプログラミングするためのプログラミング信号を発生させる。プログラミング・ロジック２１は、入力荷重変化値ΔＷｉを示す入力信号に応答してもよく、入力荷重変化値ΔＷｉに依存するプログラミング信号を発生させるようになされてもよい。プログラミング・ロジック２１は、プログラミング信号が所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすようにメムエレメント２０のプログラミング特性を利用するようになされる。【選択図】図３
2018511862.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューロモーフィック・シナプス装置であって、
所望のプログラミング特性を示すようになされた、シナプス荷重を格納するためのメムエレメントと、
前記シナプス荷重の更新を促す刺激に応答し、前記荷重を更新するように前記メムエレメントをプログラミングするためのプログラミング信号を発生させるためのプログラミング・ロジックと
を含み、
前記プログラミング・ロジックは、前記プログラミング信号が所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように前記プログラミング特性を利用するようになされた、ニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項２】
前記プログラミング・ロジックは、入力荷重変化値を示す入力信号に応答し、前記入力荷重変化値に依存するプログラミング信号を発生させるようになされた、請求項１に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項３】
プレニューロン活動信号とポストニューロン活動信号とを受信するためのＳＴＤＰロジックであって、前記活動信号間の時間差に依存して前記入力荷重変化値を生成するようになされた、前記ＳＴＤＰロジックを含む、請求項２に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項４】
前記入力信号を受信するための入力端子と、前記シナプス荷重に依存するシナプス出力信号を供給するための出力端子とを含み、前記プログラミング・ロジックは、前記出力端子において前記シナプス出力信号が発生するように前記メムエレメントを制御するようにさらになされた、請求項２または３に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項５】
前記プログラミング信号の各々はｎ個のプログラミング・パルスからなる組をそれぞれ含み、前記プログラミング・ロジックは、前記所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように、前記プログラミング・パルスの形状とｎの値とのうちの少なくとも一方を制御するようになされた、請求項１ないし４のいずれかに記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項６】
前記プログラミング・ロジックは、入力荷重変化値に対する前記プログラミング信号の依存が、前記所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように、複数の入力荷重変化値にわたって所定の方式で変化するようになされた、請求項５に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項７】
前記プログラミング・ロジックは、制御信号に応答して前記所望の荷重依存シナプス更新効果を動的に変化させるように再構成可能である、請求項１ないし６のいずれかに記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項８】
前記メムエレメントは、前記所望のプログラミング特性を示すように調整された形状を有する、請求項１ないし７のいずれかに記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項９】
前記メムエレメントは、メムリスタを含む、請求項１ないし８のいずれかに記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１０】
前記メムエレメントは抵抗変化型メモリ・セルを含む、請求項９に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１１】
前記セルは第１の電極と第２の電極との間に配置された抵抗材料を含み、導電性構成要素が前記抵抗材料と接触して前記電極間の方向に延在し、前記導電性構成要素は前記所望のプログラミング特性を示すようになされた、請求項１０に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１２】
前記メムエレメントは相変化メモリ・セルを含む、請求項１０または１１に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１３】
前記プログラミング信号は、前記相変化材料の非晶質体の周辺結晶化を生じさせるようになされる、請求項１２に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１４】
実質的に、添付図面を参照しながら前述したようなニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１５】
プレニューロン活動信号を発生させるためのプレニューロン回路と、ポストニューロン活動信号を発生させるためのポストニューロン回路と、請求項１ないし１４に記載のニューロモーフィック・シナプス装置とを含むニューロモーフィック・システムであって、
前記シナプス装置は前記ポストニューロン回路に接続された出力端子を含み、
前記プログラミング・ロジックはさらに、前記出力端子において前記シナプス荷重に依存するシナプス出力信号が発生するように前記メムエレメントを制御するようになされ、
前記シナプス荷重の更新を促す前記刺激は前記プレニューロン活動信号および前記ポストニューロン活動信号に依存する、ニューロモーフィック・システム。
【請求項１６】
前記シナプス装置は、前記プレニューロン活動信号および前記ポストニューロン活動信号を受信するためのＳＴＤＰロジックを含み、前記ＳＴＤＰロジックは前記活動信号間の時間差に依存して入力荷重変化値を生成するようになされ、
前記プログラミング・ロジックは、前記入力荷重変化値に応答して前記プログラミング信号を発生させるようになされた、請求項１５に記載のニューロモーフィック・システム。
【請求項１７】
所望の荷重依存シナプス更新効果を有するニューロモーフィック・シナプス装置を製造する方法であって、
所望のプログラミング特性を示すようになされた、シナプス荷重を格納するためのメムエレメントを設けることと、
前記シナプス荷重の更新を促す刺激に応答し、前記荷重を更新するように前記メムエレメントをプログラミングするためのプログラミング信号を発生させるためのプログラミング・ロジックを設けることと
を含み、
前記方法は、前記プログラミング信号が前記所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように前記プログラミング特性を利用するように前記プログラミング・ロジックを構成することを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、ニューロモーフィック・シナプス装置およびその製造方法を提供する、ニューロモーフィック・シナプスに関する。
【背景技術】
【０００２】
ニューロモーフィック技術は、神経系の生物学的構造によって着想を与えられたコンピューティング・システムに関するものである。従来のコンピューティング・アーキテクチャは、最新のコンピュータ・システムに対する増大し続ける処理要求を満たすには不十分になりつつある。従来のフォン・ノイマン型コンピュータ・アーキテクチャは、人間の脳に比較すると、電力消費および必要な空間の点で極めて非効率的である。人間の脳は２リットル未満であり、消費電力は約２０Ｗである。最新のスーパーコンピュータを使用して脳の５秒間の活動をシミュレートするには約５００秒かかり、１．４ＭＷの電力を必要とする。これらの問題は、人間の脳の高効率な演算パラダイムを理解し、かつてない演算能力を備えた人工コグニティブ・システムを作成するための多大な研究努力を促してきた。
【０００３】
ニューロンとシナプスは、脳内の２つの基本的な演算ユニットである。ニューロンは、他のニューロンから到来する入力を取り込み、場合によっては例えば感覚受容体からのさらなる入力と統合して、「活動電位」または「スパイク」と呼ばれる出力信号を発生させる。シナプスは、ニューロンの活動の結果として、シナプスの結合強度を変化させる。添付図面の図１に、２つのニューロン２の間にあるシナプス１の概略図を示す。シナプス１は、シナプス前ニューロン（「プレニューロン」）Ｎ１によって発生させた活動電位を受け取り、シナプス後ニューロン（「ポストニューロン」）Ｎ２に出力信号を供給する。プレニューロン活動電位は、ニューロンＮ１の軸索３を介してシナプス１に伝達される。その結果のシナプス出力信号は、シナプスのコンダクタンス（「シナプス荷重」とも呼ばれる）に依存する緩シナプス電位である。シナプス荷重は、ニューロンの活動によって強化または低減させることができ、シナプスのこの「可塑性」は、記憶およびその他の脳機能にとって極めて重要である。この作用は、図１において、ポストニューロン活動電位、すなわちニューロンＮ２が発生させたスパイクの、ニューロンＮ２の樹状突起４を介したシナプス１への逆伝搬によって示されている。
【０００４】
生体系における活動電位は、ニューロン発火（スパイク発生）のすべての場合において同じ形状を有する。情報はスパイクの形状にはなく、発火時間にのみある。特に、シナプス荷重は、プレニューロン活動電位とポストニューロン活動電位との相対的タイミングに依存して変更され得る。ここでの単純なモデルでは、シナプスは、プレニューロンとポストニューロンとが一緒に発火する場合に、ますます強く（伝導性が大きく）なる。シナプス荷重の変化は、プレニューロン・スパイクとポストニューロン・スパイクとのタイミングのわずかな差にも依存することがある。例えば、シナプス荷重は、ポストニューロンがプレニューロンの直後に発火する傾向がある場合に増大することがあり、ポストニューロンがプレニューロンの直前に発火する傾向がある場合に減少することがある。これらの相対的タイミング作用は、一般にスパイク・タイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ：spike-timing dependent plasticity）として知られている。ＳＴＤＰは、生体系における動的学習および記憶の形成の基礎にある重要な機構の１つと見なされている。
【０００５】
メムリスティブ特性、メムキャパシティブ特性およびメムインダクティブ特性を備えるデバイスが、ニューラル計算システムで使用するのに適した候補として提案されている。このようなメムリスタ、メムキャパシタおよびメムインダクタは、「メムエレメント」と総称され、例えば"Circuit elements with memory: memristors, memcapacitors, andmeminductors", Di Ventra, et al., Proceedings of the IEEE, 97(10), pp.1717-1724, 2009および"Advances in NeuromorphicMemristor Science and Applications", 2012, Editors Kozma, Pino andPazienza, Springer Series in Cognitive and Neural Systems, Volume 4, pp 15-36,Di Ventra & Pershinに記載されている。メムエレメントは、異なる電気特性、具体的には、メムリスタの場合は異なる抵抗、メムキャパシタの場合は異なるキャパシタンス、メムインダクタの場合は異なるインダクタンスを示す異なる内部状態にプログラミングすることが可能な、不揮発性メモリ・デバイスである。メムエレメントの状態は、デバイスに電流信号または電圧信号を印可することによってプログラミングすることができる。プログラミング信号の結果としての内部状態は、デバイスの抵抗、キャパシタンス、またはインダクタンスを示す測定を適宜行うことによって測定（または「読み取り」）することができる。結果の内部状態がデバイスの履歴、すなわち、印可された信号とデバイスが遷移してきた状態との履歴に依存することは、メムエレメントの特性である。（例えば、プログラミング・パルスの数、パルス振幅、持続期間、印可電力などの１つまたは複数の可変特徴による）プログラミング信号に応答した読み取り測度の特定の変動の仕方が、デバイスのプログラミング特性を規定する。
【０００６】
ナノスケールの寸法におけるメムエレメントには多くの例がある。相変化メモリ（ＰＣＭ）セルなどの抵抗変化型メモリ・セルが、ナノエレクトロニック・メムリスタのよく知られた例を示している。このようなメムエレメントがシナプス動作の重要な一面をエミュレート可能なことが証明されている。メムエレメントのプログラミングされた状態は、シナプス荷重に対する類似性を示す。プレニューロン活動信号とポストニューロン活動信号とに依存してメムエレメントをプログラミングすることによって、スパイク・タイミング依存可塑性を示すようにシナプス荷重を更新することができる。そのようなシステムの例が、"Nanoelectronic Programmable Synapses Based on Phase ChangeMaterials for Brain-Inspired Computing", Kuzum et al. Nanoletters, 12, pp2179, 2011、"Nanoscale Electronic Synapses UsingPhase Change Devices", Jackson et al, ACM Journal on Emerging Technologiesin Computing Systems, vol. 9(2), 2013、および"ExperimentalDemonstration of Array-level Learning with Phase Change Synaptic Device",Eryilmaz et al, Proc. IEDM, 2013に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】英国特許出願第１３１０６２９．９号
【特許文献２】英国特許出願第１３１１６７１．０号
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】"Circuit elements withmemory: memristors, memcapacitors,and meminductors", Di Ventra, et al., Proceedings of the IEEE, 97(10), pp.1717-1724, 2009
【非特許文献２】"Advances in Neuromorphic MemristorScience and Applications", 2012, Editors Kozma, Pino and Pazienza,Springer Series in Cognitive and Neural Systems, Volume 4, pp 15-36, Di Ventra& Pershin
【非特許文献３】"Nanoelectronic ProgrammableSynapses Based on Phase Change Materials for Brain-Inspired Computing",Kuzum et al. Nanoletters, 12, pp 2179, 2011
【非特許文献４】"Nanoscale Electronic SynapsesUsing Phase Change Devices", Jackson et al, ACM Journal on EmergingTechnologies in Computing Systems, vol. 9(2), 2013
【非特許文献５】"Experimental Demonstration ofArray-level Learning with Phase Change Synaptic Device", Eryilmaz et al,Proc. IEDM, 2013
【非特許文献６】"Competitive Hebbian learningthrough spike-timing-dependent synaptic plasticity", Song et al., NatureNeuroscience, 3(9), pp. 919-926, 2000
【非特許文献７】"Spike-timing-dependentplasticity with weight dependence evoked from physical constraints",Bamford et al. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 6(4), pp.385-398, 2012
【非特許文献８】"Solid-State MemcapacitiveSystem with Negative and Diverging Capacitance", Martinez-Rincon et al.,Physical Review B, Volume 81, Issue 19, 2010
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
シナプス可塑性の別の重要な一面は、動的シナプス更新効果である。シナプスの更新効果は、与えられた刺激に応答してシナプス荷重が変化する程度によって規定される。例えば、シナプス前ニューロンとシナプス後ニューロンが、固定したわずかな時間遅延をもって繰り返し発火することを考える。単純なＳＴＤＰにより、この結果、シナプスにおける反復的な固定量の増強（荷重増加）または抑圧（荷重減少）が生じることになる。当然ながら、実際のシステムでは、シナプス荷重を限界内に抑えるために、これらの変更の実際の効果は、シナプスの荷重範囲限界に近づくかまたは限界を超えると、それぞれ減少させ、またはなくす必要がある。これを実現するために、シナプスはその実際の状態にその荷重更新効果を関連付ける規則を適用して荷重依存シナプス更新効果（「荷重依存可塑性」とも呼ぶ場合がある）をもたらす必要がある。理論神経科学における研究により、この規則の厳密な形態がニューラル・ネットワークの演算特性にとって重要であることと、ハード・クリッピングなどの大雑把な規則は正確な計算を妨げる可能性があり、誤った結果が生じ得ることが明らかにされている。神経科学における時間的に非対称なヘッブＳＴＤＰの荷重依存については、"Competitive Hebbian learning through spike-timing-dependentsynaptic plasticity", Song et al., Nature Neuroscience, 3(9), pp. 919-926,2000に記載されている。しかし、より高度なシナプス荷重更新規則の適用は、ニューロモーフィック・シナプスの技術的実現にとって重大な難題を投げかけ、その適用をさらに複雑で費用のかかるものとする。シナプスの実装にＣＭＯＳ回路を使用することにより、"Spike-timing-dependent plasticity with weight dependenceevoked from physical constraints", Bamford et al. IEEE Transactions onBiomedical Circuits and Systems, 6(4), pp. 385-398, 2012では、トランジスタの物理的制約がＳＴＤＰの何らかの荷重依存をいかにしてもたらし得るかについて記載されている。そのようなシステムは、ナノスケールのシナプス・システムの複雑度、電力消費および面密度に悪影響を及ぼす。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の態様の一実施形態は、ニューロモーフィック・シナプス装置であって、
所望のプログラミング特性を示すようになされ、シナプス荷重を格納するためのメムエレメントと、
シナプス荷重の更新を促す刺激に応答し、前記荷重を更新するようにメムエレメントをプログラミングするためのプログラミング信号を発生させるためのプログラミング・ロジックとを含み、
プログラミング・ロジックは、プログラミング信号が所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように前記プログラミング特性を利用するようになされた、ニューロモーフィック・シナプス装置を提供する。
【００１１】
本発明を具現化するシナプス装置は、特定のプログラミング特性を示すようになされたメムエレメントを、適切なプログラミング信号を発生させるようにその特性に依存して構成されたプログラミング・ロジックとともに使用することにより、所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすようにすることができる。この所望の荷重依存をもたらす際に、プログラミング・ロジックは、メムエレメントにおける内部物理状態の固有のフィードバック特性を利用することができる。これは、内部状態の進化（漸進的変化）が、現在の状態と前述のデバイス履歴とに依存するために生じる。したがって、本発明の実施形態は、シナプス荷重更新規則を要件に応じて調整することを可能にする、単純で効率的なシナプス実装形態を簡潔に提供することができる。本発明を具現化するシナプス装置は、荷重依存更新効果を有するナノスケール・シナプスの実装複雑度、コストおよび必要面積の低減をもたらすことができる。
【００１２】
好ましい実施形態では、シナプス荷重更新を促す刺激は、入力荷重変化値を示す入力信号を含み、プログラミング・ロジックは、入力荷重変化値に依存するプログラミング信号を発生させるようになされる。これは、シナプス動作におけるＳＴＤＰ機能および荷重依存更新効果の完全直交実装という利点をもたらすことができる。したがって、本発明を具現化するシナプス装置は、プレニューロン活動信号とポストニューロン活動信号とを受信するためのＳＴＤＰロジックを含み得る。ＳＴＤＰロジックは、活動信号間の時間差に依存して前記入力荷重変化値を生成するとともに入力信号をプログラミング・ロジックに供給するようになすことができる。このような構成は、柔軟性があり完全に制御されるシナプス・ダイナミクスを提供し得ると同時に、メムエレメントとプログラミング・ロジックとを含む中核シナプス装置を単純な２端子デバイスとして実装することができる。特に、好ましい装置は、前記入力信号を受信するための入力端子と、前記シナプス荷重に依存するシナプス出力信号を供給するための出力端子とを含む。プログラミング・ロジックは、さらに、出力端子におけるシナプス出力信号が発生するように読み取りモードでメムエレメントを制御するようにもなされ得る。
【００１３】
プログラミング信号は、様々な方法で、例えば、プログラミング特性の何らかの面の基礎となる特定の物理機構にアクセスすることにより、またはプログラミング特性の特定の動作領域を使用することにより、またはプログラミング特性全体にわたる特定の軌道を選択することにより、あるいはこれらの組合せにより、プログラミング特性を利用してよい。特に好都合な動作のために、プログラミング信号の各々は、好ましくはｎ≧１個のプログラミング・パルスの組をそれぞれ含み、プログラミング・ロジックは、所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように、プログラミング・パルス形状とｎの値とのうちの少なくとも一方を制御するようになされる。
【００１４】
ある種の実施形態では、プログラミング・ロジックは、所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように、入力荷重変化値へのプログラミング信号の依存が、複数の入力荷重変化値にわたって所定の方式で変動するようになされ得る。したがって、与えられた入力荷重変化値についてプログラミング信号が生成される方式は、シナプス荷重の範囲にわたる遷移とともに変化し得る。したがって、プログラミング特性における固有荷重依存を利用することに加えて、プログラミング信号にある種の荷重依存を組み込むことができる。また、プログラミング・ロジックは、制御信号に応答して所望の荷重依存シナプス更新効果を動的に変化させるように再構成可能とすることもできるので有利である。これにより、所望の演算特性と所与のシナプス・システムにおける入力データの性質とに応じた荷重更新効果の動的調整を可能にすることができる。
【００１５】
以下で示すように、メムエレメントは、例えば、メムエレメントの種類、材料、状態変化機構、構造、形状、および、電極またはメムエレメントのその他の構成要素あるいはその両方の構成／特性によるなど、様々な特徴を使用して特定のプログラミング特性を示すようになされ得る。少なくとも１つの構造パラメータ、例えば材料特性、寸法などを、特定のプログラミング特性を示すように適切に調整することができる。メムエレメントは、所望の特性を示すように調整された形状を有することができるので好都合である。これに代えて、またはこれに加えて、抵抗型メモリ・セルに基づいてメムリスタの導電性構成要素の特性などの他の機構を利用することができる。これについては以下で詳述する。
【００１６】
本発明の実施形態は、プレニューロン活動信号を発生させるためのプレニューロン回路と、ポストニューロン活動信号を発生させるためのポストニューロン回路と、本発明の第１の態様によるシナプス装置とを含む、ニューロモーフィック・システムも提供する。ここでは、シナプス装置は、ポストニューロン回路に接続された出力端子を含み、プログラミング・ロジックはさらに、出力端子において前記シナプス荷重に依存するシナプス出力信号が発生するようにメムエレメントを制御するようになされる。シナプス荷重の更新を促す刺激は、ここでは、プレニューロン活動信号とポストニューロン活動信号とに依存する。
【００１７】
本発明の別の態様の一実施形態は、所望の荷重依存シナプス更新効果を有するニューロモーフィック・シナプス装置を製造する方法を提供する。この方法は、所望のプログラミング特性を示すようになされた、シナプス荷重を格納するためのメムエレメントを設けることと、
シナプス荷重の更新を促す刺激に応答し、前記荷重を更新するようにメムエレメントをプログラミングするためのプログラミング信号を発生させるためのプログラミング・ロジックを設けることとを含み、
この方法は、プログラミング信号が前記所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように前記プログラミング特性を利用するように前記プログラミング・ロジックを構成することを含む。
【００１８】
一般に、本明細書では特徴について本発明の一態様の実施形態を参照しながら説明するが、対応する特徴を本発明の別の態様の実施形態で設けることも可能である。
【００１９】
以下に、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照しながら例として説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】生体シナプス系を示す概略図である。
【図２】本発明を具現化するニューロモーフィック・システムを示す概略図である。
【図３】図２のシステムにおけるシナプス・デバイスを示す概略ブロック図である。
【図４】任意の荷重依存シナプス効果規則を示す図である。
【図５】図２のデバイスの例示の実装形態を示す図である。
【図６】図５のデバイスの例示の動作モードにおける動作特性を示す図である。
【図７】図５のデバイスの例示の動作モードにおける動作特性を示す図である。
【図８】図５のデバイスの例示の動作モードにおける動作特性を示す図である。
【図９】図５の動作モードの変更例を示す図である。
【図１０】図５の動作モードの変更例を示す図である。
【図１１】ＰＣＭセルの一動作モードにおける漸進的内部結晶化を示す図である。
【図１２】ＰＣＭセルの別の動作モードにおける周辺結晶化の作用を示す図である。
【図１３】周辺結晶化に基づく動作モードのための例示の動作特性を示す図である。
【図１４】周辺結晶化に基づく動作モードのための例示の動作特性を示す図である。
【図１５】周辺結晶化に基づく動作モードのための例示の動作特性を示す図である。
【図１６】内部結晶化および周辺結晶化に基づくプログラミング特性における変動性を示す図である。
【図１７】内部結晶化および周辺結晶化に基づくプログラミング特性における変動性を示す図である。
【図１８】異なる電極寸法を有するＰＣＭマッシュルーム・セルの動作特性の変化を示す図である。
【図１９】ＰＣＭセルの異なる種類を示す概略図である。
【図２０】ＰＣＭセルの異なる種類を示す概略図である。
【図２１】例示のＰＣＭファネル・セルの寸法を示す図である。
【図２２】例示のＰＣＭファネル・セルの動作特性を示す図である。
【図２３】例示のＰＣＭテーパ・セルの寸法を示す図である。
【図２４】例示のＰＣＭテーパ・セルの動作特性を示す図である。
【図２５】ＰＣＭセルにおける形状調整の効果を示す一般化概略図である。
【図２６】セル動作のために導電性構成要素を利用する別のＰＣＭセルを示す概略図である。
【図２７】セル動作のために導電性構成要素を利用する別のＰＣＭセルを示す概略図である。
【図２８】読み取りモードおよびプログラミング・モードにおける図２６のセルの動作をそれぞれ示す図である。
【図２９】導電性構成要素を有するＰＣＭセルの一例のための動作特性を示す図である。
【図３０】ＰＣＭセルの導電性構成要素に加えた変更を示す図である。
【図３１】図３０の変更により得られる動作特性を示す図である。
【図３２】導電性構成要素に加えられた別の変更を示す図である。
【図３３】図３２の変更により得られる動作特性を示す図である。
【図３４】導電性構成要素に加えられたさらに他の変更を示す図である。
【図３５】図３４の変更により得られる動作特性を示す図である。
【図３６】導電性構成要素を有するＰＣＭセルの別の構成を示す図である。
【図３７】本発明を具現化するシナプス装置の実現における工程を示す図である。
【図３８】本発明の実施形態により得られるＳＴＤＰと荷重依存更新効果との直交関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図２は、本発明を具現化するニューロモーフィック・システム１０を示す概略図である。ニューロモーフィック・システム１０は、１１で一般的に示された、プレニューロン回路１２とポストニューロン回路１３との間に接続されたシナプス装置を含む。シナプス装置１１は、ＳＴＤＰロジック１４とシナプス・デバイス１５とを含む。ＳＴＤＰロジック１４は、プレニューロン回路とポストニューロン回路とからそれぞれプレニューロン活動信号とポストニューロン活動信号とを受信するように接続されている。シナプス・デバイス１５は、ＳＴＤＰロジック１４から入力信号を受信するための入力端子１６と、ポストニューロン回路１３に接続された出力端子１７とを有する。シナプス・デバイスは、以下で詳述するように、シナプス荷重を格納する機構と、シナプス可塑性を実装するための機構とを提供する。
【００２２】
動作時、プレニューロン回路とポストニューロン回路とは、ニューロモーフィック・システム１０がその一部をなす演算構成における他のニューロン回路からの入力（図示せず）に依存する任意のタイミングで、それぞれの活動信号を発生させる。各ニューロン回路は、典型的にはそれに接続された回路からの入力を蓄積し、蓄積した入力が閾値を超える場合に「発火」して、その出力活動信号を発生させる。典型的な構成では、ニューロモーフィック・システム１０は、相互接続されたニューロン回路の配列の一部を構成することができ、各回路は、シナプス装置１１によって実装されたそれぞれのシナプスを介して複数の他のニューロン回路に接続される。ＳＴＤＰロジック１４は、プレニューロン活動信号とポストニューロン活動信号とを受信し、これらの信号に依存する出力をシナプス・デバイス１５に供給する。この出力は、シナプス・デバイス１５に格納されたシナプス荷重の更新を促すための刺激の役割を果たす。ＳＴＤＰロジック出力は、プレニューロン活動信号とポストニューロン活動信号との相対的タイミングに依存する。この好ましい実施形態では、ＳＴＤＰロジック１４は、受信した活動信号間の時間差に依存して荷重変化値ΔＷｉを発生させるようになされている。この値ΔＷｉは、入力信号を介してシナプス・デバイス１５に伝達される。入力荷重変化値ΔＷｉは、ＳＴＤＰロジック１４によって実装されるスパイク・タイミング依存可塑性規則によって決まる活動信号タイミングに基づくシナプス荷重の所望の変化を示す。一般に、ここでは所定の演算用途の必要性に応じて任意の所望のＳＴＤＰ規則を適用することができる。例えば、異なる形状のプレニューロン信号とポストニューロン信号との加重に基づき、周知の方式で単純なＳＴＤＰシステムを構築することができ、具体例は、上記のKuzum、Jackson、およびEryilmazの参照文献に記載されている。しかし、活動信号の相対的タイミングと、その結果としての荷重変化値ΔＷｉとは、ＳＴＤＰロジック１４において多くの方法で決定されてよく、適切な実装形態は当業者には容易に明らかになる。
【００２３】
シナプス・デバイス１５は、入力端子１６で入力荷重変化値ΔＷｉを受信する。この刺激に応答して、シナプス・デバイス１５において格納されているシナプス荷重が更新される。さらに、シナプス・デバイス１５は、シナプス荷重に依存する出力信号を発生させる。この信号は、伝播したシナプス電位に対応し、出力端子１７を介してポストニューロン回路１３に供給される。以下に、シナプス・デバイス１５の構造および動作について、図３を参照しながら説明する。
【００２４】
図３は、シナプス・デバイス１５の好ましい実施形態を示す概略ブロック図である。シナプス・デバイス１５は、シナプス荷重を格納するためのメムエレメント２０と、２１で一般的に示されているプログラミング・ロジックとを含む。プログラミング・ロジック２１は入力端子１６に接続され、ＳＴＤＰロジック１４からの入力信号に応答して、シナプス荷重を更新するようにメムエレメントをプログラミングするためのプログラミング信号を発生させる。記載する好ましい実施形態では、プログラミング信号は、プログラミング・ロジックの信号発生器２２によって生成される１つまたは複数のプログラミング・パルスを含む。各プログラミング信号の形状は入力加重変化値ΔＷｉに依存する。特に、それぞれのプログラミング信号のためのパルス特性が、対応する入力荷重変化値ΔＷｉに依存するように、制御ロジック２３が信号発生器２２の動作を制御する。一般に、制御ロジック２３はハードウェアまたはソフトウェア、あるいはこれらの組合せで実装することができ、適切な実装形態は本明細書の動作の説明から当業者に明らかになる。
【００２５】
メムエレメント２０は、図３に概略的に示すように、メムリスタ２５、メムキャパシタ２６またはメムインダクタ２７によって実装可能である。このようなデバイスの多くの実装形態が知られているが、デバイスの抵抗、キャパシタンスまたはインダクタンスを適宜決定する内部物理状態の漸進的変化がデバイスの入力の現在の状態と履歴とに依存することは、すべてのこのようなデバイスの共通の特徴である。したがって、実質的に、これらのデバイスの内部物理状態は固有のフィードバック特性を示す。この物理状態が、シナプス・デバイス１５にシナプス荷重Ｗを格納するために使用される。メムエレメント２０において矢印で模式的に示されている、その結果としての格納荷重Ｗのフィードバック特性が、シナプス・デバイス１５において荷重依存シナプス更新効果を実装するための基礎として利用される。特に、以下に記載する特徴を適切に調整することにより、メムエレメントが所望のプログラミング特性を示すようにする。したがって、内部状態の指標として使用される測度（すなわち、必要に応じて、抵抗、キャパシタンス、またはインダクタンスに依存する測定値）は、制御ロジック２３によって制御されるプログラミング信号パラメータによる定義された方式で変化する。メムエレメントのフィードバック特性により、与えられたプログラミング信号によって生じるシナプス荷重の実効変化ΔＷは、任意の時点での現在のシナプス荷重Ｗに依存する。さらに、入力荷重変化値ΔＷｉを、制御ロジック２３におけるプログラミング信号特性に適切にマッピングすることにより、プログラミング・ロジックは、結果のプログラミング信号がメムエレメント２０の定義済みプログラミング特性を利用して所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすようになされる。このようにして、シナプス・デバイス１５は、原則的に任意の所望の荷重依存効果規則を適用するように調整することができる。ここでは、シナプス効果と、加えられる力に応じた物体の力学的大きさの変化を決定する力学的剛性との類似性を引き出すことができる。したがって、特定の荷重依存シナプス更新効果を規定する規則は、「シナプス剛性」関数と見なすことができる。図４は、与えられた刺激（ΔＷｉ）について実効荷重変化ΔＷとシナプス荷重Ｗとの間の任意の関係によって規定された任意のシナプス剛性関数を示す概略図である。ここでは、荷重変化ΔＷは、シナプス増強の場合は正であり、シナプス抑圧の場合は負である。図３の装置におけるプログラミング信号とプログラミング特性とを適切に調整することにより、図４の曲線を所望のシナプス剛性関数を示すように整形することができる。以下に、剛性関数を調整するためにどのようにパラメータを変更することができるかをさらに詳細に述べる。
【００２６】
メムエレメント２０のプログラミングに加えて、さらに、プログラミング・ロジック２１は、出力端子１７においてシナプス出力信号を生じさせるためにメムエレメントを制御するようになされる。したがって、読み取り動作モードにおいて、制御ロジック２３は、出力端子１７における結果の出力信号が格納シナプス荷重に依存するように、信号発生器２２を制御してメムエレメントに読み取り信号を印可する。読み取り信号は、結果の読み取り測度が、シナプス荷重を表す数量（必要に応じて抵抗、キャパシタンスまたはインダクタンス）に対応するシナプス出力信号によって示される、メムエレメント２０の性質に依存する所定の電流パルスまたは電圧パルスであってもよい。
【００２７】
図５に、メムエレメント２０のメムリスタ実装形態として、ＰＣＭセルを使用したシナプス・デバイス１５の例示の実装形態を示す。ＰＣＭセルは、ナノエレクトロニック・メムリスタのよく知られた例である。これらのセルは、一対の電極の間に配置されたＧＳＴ（ゲルマニウム・アンチモン・テルル）などのカルコゲナイド材料体の可変抵抗特性を利用する。カルコゲナイド体における（高抵抗）非晶相と（低抵抗）結晶相との相対的割合を変化させるようにカルコゲナイド材料を加熱することによって、プログラマブル抵抗が実現される。加熱により誘起される相変化は、電極を介して相変化に必要な閾値電圧を超えるプログラミング信号を印可することによって得られる。セル抵抗は、電極に低電圧読み取り信号を印可し、その結果としてセルを流れる電流を測定することによって読み取ることができる。読み取り電圧レベルは、読み取り電圧がプログラミングされたセルの状態を乱さないように十分に低い。
【００２８】
図５のシナプス・デバイス３０は、一般的に上述したようなパルス発生器３３と制御ロジック３４とを含むプログラミング・ロジック３２とともに、ＰＣＭセル３１を含む。ＰＣＭセル３１は、第１の電極３６とそれより小さい第２の電極３７との間にカルコゲナイド材料３５を有する、「マッシュルーム・セル」型である。小さい第２の電極３７は、残りの低抵抗結晶材料３９内の高抵抗非晶質ドーム３８の大きさを変化させるようにカルコゲナイド３５を加熱するためのヒータの役割を果たす。プログラミング・ロジック３２を介して適切なプログラミング・パルスを印可することにより、セル抵抗、したがって格納シナプス荷重を変化させるように非晶質ドーム３８の大きさ（図でｕａと図示されている）を変化させることができる。プログラミング・ロジックは、低電圧読み取り信号も印可することができ、それによって、その結果としてセルを流れる電流がシナプス荷重に依存するシナプス出力信号を示すようにする。入力信号ΔＷｉを受信すると、プログラミング・ロジックは、シナプス荷重を更新するようにセルをプログラミングする直前または直後にシナプス出力信号を発生させることができる。
【００２９】
本実施形態では、相変化材料３５の核生成と結晶化と非晶化とのダイナミクスを利用することによって、剛性関数を決定するシナプス荷重変化ΔＷと現在のシナプス荷重Ｗとの相互依存を得ることができる。図６ないし図８に、ＰＣＭセル３１の漸進的結晶化に基づくシナプス・デバイス３０の動作の単純な例を示す。図６は、制御ロジック３４の制御下のパルス発生器３３によって発生されたプログラミング・パルスのシーケンスを示す。初期パルス４０（パルス番号０）は、６Ｖの高振幅と１０００ナノ秒の持続期間を有し、６ナノ秒の立ち下がり区間を有する。このパルスは、動作の前にセルをその最大抵抗状態に「リセット」する役割を果たす。このリセット状態では、非晶質ドームは典型的には、電極３６、３７間のセルの相当な領域にわたって延在する。シナプス荷重を更新するようにセルをプログラミングするために印可される後続の１５個のパルス４１は、それぞれ２Ｖのより低い振幅と、６ナノ秒の立ち下がり区間のある６０ナノ秒の持続期間とを有する。図７は、１５個のパルスの印可による、ここではマイクロジーメンス単位のシナプス荷重に相当するセル・コンダクタンスの変動で表されたセル３１のプログラミング特性を示す。この単純な例では、制御ロジック３４は、シナプス荷重を更新するためのプログラミング信号が発生するように、入力荷重変化値ΔＷｉをプログラミング・パルス４１の数ｎにマッピングすることができる。マッピングが、ｎが固定比例定数でΔＷｉに比例するようなマッピングである場合、シナプス・デバイス３０において図８に示すようなシナプス剛性関数を得ることができる。
【００３０】
異なる剛性関数を得るようにプログラミング・パルスの振幅、持続期間、および立ち下がり区間を調整することにより、図７のプログラミング特性を変化させることができる。例示として、図９および図１０に、異なるパルス・パラメータを使用した図６および図７に対応する例を示す。プログラミング・パルスは、ＰＣＭセル３１における状態変化機構の基礎にある異なる物理プロセスを利用するようになすこともできる。例えば、図６ないし図１０の例では、プログラミング・パルスは、増大するコンダクタンスが主として非晶質体３８内での結晶核形成と結晶成長に起因するように設計される。このプロセスを図１１に模式的に示す。図１１は、プログラミング・パルス数の増加に伴う非晶質材料を通る結晶「パーコレーション経路」の形成を示す。他の実施形態では、シナプス増強は、非晶質ドームの周辺における結晶成長速度に主として依存し得る。このプロセスを、図１２に模式的に示す。図１２では、矢印により漸進的周辺結晶化を示す。これは、非晶質ドームの中心がプログラミング中に溶融状態のままであるようにプログラミング・パルスを設計することにより可能となる。そのようなプログラミング・パルス・シーケンスの一例を図１３に示す。ここでは、図６と比較して高いパルス振幅が、周辺結晶化に必要なより高い電力を供給する。図１４に、結果のプログラミング特性を示し、図１５に対応する剛性関数を示す。周辺結晶化の利用により、図１６および図１７に示すようにセル・ダイナミクスの変動性が減少する。図１６は、内部結晶化に基づく一例における１００回の測定に基づくプログラミング特性の変動性を示す。図１７は、周辺結晶化に基づく一例において得られた大幅に低減された変動性を示す。
【００３１】
なお、上述の各例は、プログラミング信号の単一のパラメータ、すなわちパルス数に基づく単純なプログラミング特性を使用する。しかし、一般に、プログラミング特性は、パルス数、パルス振幅、持続期間、形状ならびに立ち上がり区間および立ち下がり区間の持続期間など、ｍ≧１個のパラメータの変動について規定することができる。ｍ＞１では、結果のプログラミング特性は、上述の単純な「一次元」特性に対して、ｍ次元の面と見なすことができる。この面上に所望の軌道をプロットしてそれによって所望のシナプス剛性関数を得るように、変動するパルス・パラメータを使用したプログラミング・パルス・シーケンスを制御ロジック３４において定義することができる。一般に、制御ロジック３４は、入力ΔＷｉ値について生成された各プログラミング信号がｎ個のプログラミング・パルスからなるそれぞれの組を含み、所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように、プログラミング・パルスの形状とｎの値とのうちの少なくとも一方を所定の方式で制御されるようになされ得る。したがって、所与のプログラミング信号は、介在する時間間隔の有無を問わずｎ≧１個のプログラミング・パルスを含むことができ、一般にｎは異なる信号ごとに異なっていてもよい。パルス形状は、上述のように様々なパルス・パラメータを調整することによって制御することができる。
【００３２】
一連のプログラミング信号にわたってパルス・パラメータへの入力荷重変化値ΔＷｉのマッピングを調整することにより、シナプス剛性関数がさらに調整される実施形態も考えられる。特に、プログラミング・ロジックを、所望の剛性関数を示すように入力荷重変化へのプログラミング信号の依存が、複数の入力荷重変化値にわたって所定の方式で変動するようになすことができる。したがって、所与のΔＷｉの値についてのプログラミング信号の生成のされ方は、プログラミング特性が及ぶシナプス荷重の範囲にわたる遷移とともに変化し得る。実際に、プログラミング信号は、それ自体が荷重依存である方式で生成することができ、それによってシナプス剛性の調整の可能性が増す。
【００３３】
ある種の実施形態では、プログラミング・ロジックは、制御信号に応答して所望の剛性関数を動的に変化させるように再構成可能とすることができる。制御ロジックは、このような制御信号を入力端子１６を介して、または専用の制御入力を介して受信してよく、制御信号によって示されるようにプログラミング信号パラメータに対して入力荷重変化値ΔＷｉのマッピングを適応させてもよい。これによって、例えば入力データの性質または所望の演算特性に従って、シナプス動作を動的に再構成することができる。
【００３４】
メムエレメント２０のプログラミング特性は、メムエレメントの様々な構成要素の材料、形状、寸法などの物理的および位相幾何学的な特徴を含む、メムエレメントのハードウェア設計によって調整することもできる。例えば、ＰＣＭセルにおいては、相変化ダイナミクスが、相変化効果の場所と形態を決定するセルの形状および寸法、電極の寸法などのセルの幾何形状の特徴と結びついている。例として、図１８に、非晶質サイズδｕａの変化に対する抵抗変化δＲの比がセル抵抗とともに変化する様子を、図に示す加熱電極の直径ｒＥの異なる値ごとに示す。したがって、電極サイズを適切に選択することにより、異なるプログラミング特性、したがって剛性関数を得ることができる。セルの異なる種類も異なる特性を示す。図１９および図２０は、それぞれ、「ファネル・セル」と「テーパ・セル」という他の２種類のセルの基本構造を示す概略図である。これらのセル・タイプは、異なるプログラミング特性を示す。例として、図２２に、図２１に示す寸法を有する例示のＰＣＭファネル・セルについて、非晶質厚さｕａとともにセル抵抗が変化する様子を示す。図２４に、図２３に示す寸法を有するＰＣＭテーパ・セルにおいて得られた異なる動作特性を示す。
【００３５】
プログラミング特性は、材料の選択と形状の調整とによっても調整することができる。例えば、メムエレメントは、所望の特性を得るように調整された形状を有してもよい。図２５は、ＰＣＭセルにおける形状調整の効果を示す一般化概略図である。セル抵抗と非晶質サイズとの関係は、ここでは非晶質成長の方向に対して概ね直交するセル寸法の適切な調整により調整することができる。
【００３６】
セル特性を調整するために、他のセル構成要素の材料および形状も使用することができる。例として、セル動作のために導電性構成要素を利用するように、ＰＣＭセルや抵抗変化型ランダム・アクセス・メモリ（ＲＲＡＭ）セルなどの抵抗変化型メモリ・セルを設計することができる。このようなセルの例は、発明人らの、２０１３年６月１４日出願の英国特許出願第１３１０６２９．９号および２０１３年６月２８日出願の英国特許出願第１３１１６７１．０号に記載されている。このようなセルの基本動作原理は、図２６および図２７に示す例示のセル５０を考察すればわかる。図２６は、図２７に示すセル構造の略断面図である。セル５０は、第１と第２の電極５２および５３の間に配置された抵抗（ここではＰＣＭ）材料５１を含む。図に示すＰＣＭ材料５１は、領域５４で示す非晶相と、領域５５で示す結晶相とを含む。セル５０は、ＰＣＭ材料５１と接触して電極間の方向に延在する導電性構成要素５６をさらに含む。導電性構成要素５６は、一方の電極から他方の電極までと、ＰＣＭ材料５１の全周に延在する導電性材料層を含む。したがって、ＰＣＭ材料５１は、それ自体がＰＣＭコアの周囲に外被を形成する導電層５６内の材料の細長いコアを形成する。この例では、外被とコアとは概ね円形の断面を有し、円柱形状を形成するが、一般には、これらの要素は、任意の所望の断面形状で形成することができる。セル５０の要素の例示の寸法を図２７に示す。実装形態の一例では、ＰＣＭ要素５１はＧＳＴを含んでよく、電極５２、５３がＴｉＮで形成されてもよく、外被５６がＴａＮで形成されてもよい。
【００３７】
セル５０のプログラミング特性は、導電性構成要素５６の特性に依存する。特に、構成は、読み取り電圧によって発生するセル電流に導電性構成要素５６によって与えられる抵抗が、様々なプログラミングされたセル状態における相変化材料５１の非晶相５４の抵抗よりも小さく、結晶相５５の抵抗より大きくなるような構成である。その結果として、外被５６は、セル読み取り電流に対して非晶相５４よりも低抵抗の電流経路を与え、この電流経路は非晶質領域５４の大きさに依存する長さを有する。これを、図２８に示す。図２８は、セル５０の動作を、読み取りモードとプログラミング・モードとにおいてそれぞれ示す。電流密度は、図中の垂直矢印の間隔によって概略的に示されている。上述の抵抗特性により、図の左側に示す読み取り動作では、セル電流は外被５６に優先してコアの結晶相を主として流れ、コアの非晶相５４に優先して主として外被５６を流れる。その結果としての外被５６を通る電流経路の長さｌは、非晶相５４の大きさに直接依存し、非晶質体がコア５１の長さに沿って延びるにつれて長くなる。しかし、セル電極間に有意により高い電圧が印加されるプログラミング動作中は、図の右側に示すようにセル電流は主としてコア５１を流れる。したがって読み取りモードで得られる読み取り測度（したがってシナプス出力信号）は、導電性構成要素５６の抵抗特性に依存する。したがってセルのこの種のプログラミング特性は、導電性構成要素５６に依存する。
【００３８】
導電性構成要素は、この種のセルにおける所望のプログラミング特性を示すように様々な方式で適応化することができる。例として、図２９に、抵抗、したがってシナプス荷重が図２７に示す例示のセルの非晶質サイズｕａとともに変化する様子を示す。この例では、導電性外被の抵抗率は、その長さに沿って実質的に一定である。それに対して、図３１に、導電性外被の抵抗率ρがその長さに沿って概ね単調に増加する、図３０の類似のセル６０の対応する動作特性を示す。
【００３９】
動作特性は、導電性構成要素の寸法を調整することによって変更することができる。例示として、図３３に、外被抵抗率は一定であるが、外被６２の直径がその長さに沿って縮小する図３２のセル６１の動作特性を示す。図３４に、外被６６が外被を通る電流経路の方向に第１と第２の部分６７および６８をそれぞれ交互に含む、別のセル６５を示す。第１の部分６７は第２の部分６８よりも抵抗が低い。第２の部分６８は、ここでは第１の部分６７よりも厚みが小さく、第１の部分６７は第２の部分６８よりも抵抗率が低い。図３５に、外被６６の単位長さ当たりの抵抗におけるこの調整が動作特性に与える影響を示す。この曲線は、階段状の形状を有し、より急勾配の部分はそれぞれのより高抵抗の層６８に対応し、より平坦な部分はより低抵抗の層６７に対応する。
【００４０】
以上の説明では、プログラミング特性を調整するように導電性構成要素セルを設計することができる様々な方法について例示したが、他の多くの設計も考えられる。他の一例を図３６に示す。この「横方向」の設計では、セル８０がＰＣＭ材料の層８１を有する。ＰＣＭ層８１は、絶縁基板８３上に形成された２つの電極層８２の間に延在する。導電性構成要素は、基板８３上に形成されて一方の電極８２から他方の電極まで延在する導電性材料８４の層によって設けられる。導電層８４は、実施形態によっては電極８２と同じ材料で形成されてもよい。このような横方向のセル設計は、上述の導電性外被の実施形態と同様にして所望の特性を示すようになすことができる。同様の原理は、ＲＲＡＭセルなどの他の抵抗変化型メモリ・セルの特性を変化させるように使用することもできる。
【００４１】
以上から、メムエレメント設計の適切な適応化により、プログラミング特性を多くの方法で調整可能であることがわかるであろう。上記では、例示のメムリスティブ・エレメントとして抵抗変化型メモリ・セルを中心に説明したが、同様の原理は他のメムリスタだけでなくメムキャパシタおよびメムインダクタにも適用可能である。前掲のDi Ventra et al.のＩＥＥＥ論文に記載されているように、ナノスケール寸法のその種の多くのデバイスが存在する。相変化材料における結晶化ダイナミクスに加えて、メムリスタ動作のための物理プロセスは、薄膜半導体における原子の配位および再配列、電子スピン偏極、ならびに酸化非晶質膜内のナノ結晶における電荷のトラップおよびトンネル効果などの機構に基づくことができる。例えば、メムリスタは、薄膜ナノ構造、例えばＴｉＯ２またはＶＯ２の薄膜で形成することができる。別の例として、"Solid-State Memcapacitive System with Negative and DivergingCapacitance", Martinez-Rincon et al., Physical Review B, Volume 81, Issue19, 2010に記載されているように、ソリッドステート・メムキャパシタをキャパシタのプレート間の絶縁体に埋め込まれた複数の金属層から構築することができる。メムインダクタは、導電体を介して印可された電界に対する応答が材料の履歴に依存するコア材料を使用して構築することができる。
【００４２】
図３７のフローチャートに、上述の原理により所望の剛性関数を有するニューロモーフィック・シナプス装置を製造する際の基本ステップを示す。プロセス９０は、所望のプログラミング特性を示すように前述のように特徴を調整することを含む、ステップ２１に示すメムエレメント２０の設計の選択を含む。ステップ９２は、所望のシナプス剛性関数を示すように、定義されたプログラミング特性を利用するためにプログラミング・ロジック２１を構成するステップを示す。このステップは、制御ロジック２２によって使用されるプログラミング信号特性への入力荷重変化値ΔＷｉのマッピングを定義する。次に、ステップ９３で、所望の剛性関数を示すシナプス装置を設けるために、メムエレメントと適切に構成された制御ロジックとを生成する。これらの様々な構成要素は、当業者には明らかなように、周知の材料処理技術を使用して、集積ナノスケール・システムとして製造することができる。
【００４３】
上記の技術は、所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように非ＣＭＯＳシナプス・デバイスを使用して、簡単かつ広く適用可能なニューロモーフィック・シナプス・システムを提供する。シナプス荷重の多項式関数に基づくものなどの高度なシナプス荷重更新規則を適用することができ、これらの規則は要件に従って静的または動的に調整することができる。シナプス・デバイス１５は、低コストおよび必要面密度で簡単な２端子デバイスとして実装可能である。さらに、図３８に概略的に示すように、上述の各実施形態におけるＳＴＤＰ機能および荷重依存更新効果の直交実装形態は、極めて柔軟性の高い、完全に制御される二次元シナプス・ダイナミクスを提供する。
【００４４】
以上、好ましい実施形態について説明したが、当然ながら多くの変形および変更も考えられる。例えば、プログラミング・ロジックが入力荷重変化値ΔＷｉ以外の刺激に応答する実施形態が可能である。そのような刺激は、１つまたは複数の信号によって示すことができる。例えば、刺激は、プログラミング・ロジック動作においてＳＴＤＰ機能を統合するように、プレニューロン活動信号およびポストニューロン活動信号によって示すこともでき、これらの信号の相対的タイミングに依存してもよい。
【００４５】
シナプス装置が複数のメムエレメントを含み、シナプス出力全体が、異なるメムエレメントによって格納される荷重の組合せによって提供される実施形態も考えられる。例えば、一般に知られている方式で双方向動作を示すように、２つのシナプス・メムエレメントを、一方のメムエレメントがシナプス増強をもたらし、他方のメムエレメントがシナプス抑圧をもたらすように異なる構成で配置してもよい。
【００４６】
本発明の範囲を逸脱することなく、記載されている例示の実施形態に他の多くの変形および変更を加えることができることがわかるであろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年10月6日(2017.10.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューロモーフィック・シナプス装置であって、
所望のプログラミング特性を示すようになされた、シナプス荷重を格納するためのメムエレメントと、
前記シナプス荷重の更新を促す刺激に応答し、前記荷重を更新するように前記メムエレメントをプログラミングするためのプログラミング信号を発生させるためのプログラミング・ロジックと
を含み、
前記プログラミング・ロジックは、前記プログラミング信号が所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように前記プログラミング特性を利用するようになされた、ニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項２】
前記プログラミング・ロジックは、入力荷重変化値を示す入力信号に応答し、前記入力荷重変化値に依存するプログラミング信号を発生させるようになされた、請求項１に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項３】
プレニューロン活動信号とポストニューロン活動信号とを受信するためのＳＴＤＰロジックであって、前記活動信号間の時間差に依存して前記入力荷重変化値を生成するようになされた、前記ＳＴＤＰロジックを含む、請求項２に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項４】
前記入力信号を受信するための入力端子と、前記シナプス荷重に依存するシナプス出力信号を供給するための出力端子とを含み、前記プログラミング・ロジックは、前記出力端子において前記シナプス出力信号が発生するように前記メムエレメントを制御するようにさらになされた、請求項２または３に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項５】
前記プログラミング信号の各々はｎ個のプログラミング・パルスからなる組をそれぞれ含み、前記プログラミング・ロジックは、前記所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように、前記プログラミング・パルスの形状とｎの値とのうちの少なくとも一方を制御するようになされた、請求項１ないし４のいずれかに記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項６】
前記プログラミング・ロジックは、入力荷重変化値に対する前記プログラミング信号の依存が、前記所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように、複数の入力荷重変化値にわたって所定の方式で変化するようになされた、請求項５に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項７】
前記プログラミング・ロジックは、制御信号に応答して前記所望の荷重依存シナプス更新効果を動的に変化させるように再構成可能である、請求項１ないし６のいずれかに記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項８】
前記メムエレメントは、前記所望のプログラミング特性を示すように調整された形状を有する、請求項１ないし７のいずれかに記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項９】
前記メムエレメントは、メムリスタを含む、請求項１ないし８のいずれかに記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１０】
前記メムエレメントは抵抗変化型メモリ・セルを含む、請求項９に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１１】
前記セルは第１の電極と第２の電極との間に配置された抵抗材料を含み、導電性構成要素が前記抵抗材料と接触して前記電極間の方向に延在し、前記導電性構成要素は前記所望のプログラミング特性を示すようになされた、請求項１０に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１２】
前記メムエレメントは相変化メモリ・セルを含む、請求項１０または１１に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１３】
前記プログラミング信号は、前記相変化材料の非晶質体の周辺結晶化を生じさせるようになされる、請求項１２に記載のニューロモーフィック・シナプス装置。
【請求項１４】
プレニューロン活動信号を発生させるためのプレニューロン回路と、ポストニューロン活動信号を発生させるためのポストニューロン回路と、請求項１ないし１３に記載のニューロモーフィック・シナプス装置とを含むニューロモーフィック・システムであって、
前記シナプス装置は前記ポストニューロン回路に接続された出力端子を含み、
前記プログラミング・ロジックはさらに、前記出力端子において前記シナプス荷重に依存するシナプス出力信号が発生するように前記メムエレメントを制御するようになされ、
前記シナプス荷重の更新を促す前記刺激は前記プレニューロン活動信号および前記ポストニューロン活動信号に依存する、ニューロモーフィック・システム。
【請求項１５】
前記シナプス装置は、前記プレニューロン活動信号および前記ポストニューロン活動信号を受信するためのＳＴＤＰロジックを含み、前記ＳＴＤＰロジックは前記活動信号間の時間差に依存して入力荷重変化値を生成するようになされ、
前記プログラミング・ロジックは、前記入力荷重変化値に応答して前記プログラミング信号を発生させるようになされた、請求項１４に記載のニューロモーフィック・システム。
【請求項１６】
所望の荷重依存シナプス更新効果を有するニューロモーフィック・シナプス装置を製造する方法であって、
所望のプログラミング特性を示すようになされた、シナプス荷重を格納するためのメムエレメントを設けることと、
前記シナプス荷重の更新を促す刺激に応答し、前記荷重を更新するように前記メムエレメントをプログラミングするためのプログラミング信号を発生させるためのプログラミング・ロジックを設けることと
を含み、
前記方法は、前記プログラミング信号が前記所望の荷重依存シナプス更新効果をもたらすように前記プログラミング特性を利用するように前記プログラミング・ロジックを構成することを含む、方法。
【国際調査報告】
2018511862.tif 000041
2018511862.tif 000042
2018511862.tif 000043
2018511862.tif 000044