[20a-F211-1~10] 31.1 Focused Session "AI Electronics"

[20a-F211-3] [Young Scientist Presentation Award Speech] Finite Element Analysis of Resistive Switching Characteristics in Memristive Devices

〇Zenya Nagata¹, Tetsuya Tohei¹, Akira Sakai¹ (1.Osaka Univ.)

Keywords:neuromorphic computing, synapse, resistive switching

脳神経回路のシナプス機能を模倣可能な素子として、メモリスタが注目されている。メモリスタは単一素子でシナプス可塑性の模倣が可能であるが、異シナプス可塑性など、高度な機能の模倣は困難であった。本研究では、（擬）2次元的な酸素空孔分布の変化による、異シナプス可塑性をはじめとする高度シナプス機能の模倣を実証した。また、二次元有限要素法シミュレーションにより、理論的解析を行った。