据TechXplore网7月3日消息，日本东京理科大学开发出一种基于氧化还原反应的离子门控储层，可作为神经形态计算的储存系统。研究人员开发的离子门控储层由栅极、漏极和源极组成，并由作为介质控制离子流动的电解质分开。对栅极施加电压会触发连接源极和漏极的通道内的氧化还原反应，从而产生可以精确调制的漏极电流。因此，将时间序列数据集转换为栅极电压可以允许相应的输出电流作为不同的储层状态。通道和电解质中离子传输的不同速率会导致漏极电流与栅极电流的响应延迟。这种延迟响应使系统内具有短期记忆能力。这一研究进展为利用基于氧化还原的离子器件进行高性能神经形态计算提供了可能性。

消息来源：https://techxplore.com/news/2023-07-redox-based-transistor-reservoir-neuromorphic.html