채널의 캐리어 밀도를 정전기적으로 조절하여 페르미 준위를 제어함으로써 재구성 가능한 뉴런 및 시냅스 모드를 가능하게 하는 헤테로구조를 제시한다. 이를 통해 누출-적분-발사(leaky-integrate-and-fire, LiF) 뉴런 동작을 용이하게 한다. 또한, 추가적인 강유전체 게이팅 효과는 강유전체 쌍극자와 채널 캐리어 간의 상호작용을 통해 채널의 화학 퍼텐셜을 향상시키며, 그 결과 감소된 동작 바이어스 조건에서도 LiF 동작이 가능해진다. 시냅스 모드는 채널의 페르미 준위를 정합대(valence band) 쪽으로 이동시켜 활성화되는데, 이때 증가한 캐리어 밀도가 스크리닝 효과를 유도하여 충격 이온화(impact ionization)를 억제하고, 소자가 주로 강유전체 효과를 통해 동작하도록 하여 가중치가 조절되는 시냅스 기능을 구현한다. 단일 소자 뉴런-시냅스 통합 시스템을 기반으로 스파이킹 신경망의 소자-대-시스템 수준 시뮬레이션을 수행하였으며, 뉴런 소자의 측면 억제(lateral inhibition) 기능을 통해 인간 얼굴 인식에서 95.83%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 코인테그레이티드(cointegrated)되고 고도로 확장 가능한 뉴로모픽 컴퓨팅 기술을 개발하기 위한 유망한 접근을 제시한다.

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