이온 마이그레이션은 상전이를 유도하여 급격한 저항 스위칭과 효율적인 스파이킹을 발생시킨다. 이 장치는 보조 리셋 회로를 필요로 하지 않으면서, 누설 적분-발화(leaky integrate-and-fire), 역치 튜닝, 그리고 시공간 동역학을 포함한 핵심 신경 역동을 성공적으로 모사한다. 또한, CIPS 기반 시냅스 및 뉴런 소자를 통합하여 SNN을 구성하고, 비지도 학습 접근법을 사용하여 얼굴 분류 성능을 평가하였으며, 뉴런 소자의 측면 억제(lateral inhibition) 기능을 통해 95.83%의 인식 정확도를 달성하였다. 이러한 결과는 차세대 SNN 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 위한 에너지 효율적인 스파이킹 뉴런 소자 응용에서 CIPS TS-FET의 잠재력을 보여준다.

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