The usage of a vertical nanowire Si MOSFET to create a thermally stable single-transistor neuron is demonstrated. Recently, many devices are being studied to mimic the neural firing of biological neurons. Among them, when using a MOSFET, a single transistor latch (STL) is mainly used to mimic neural firing. However, the concept of STL is sensitive to temperature (T) because it is generally occurred by impact ionization (I.I.). And, it is not suitable for a stable neuromorphic system. As an alternative to the thermally sensitive I.I., thermally insensitive band-to-band tunneling (BTBT) is used to enable the STL to function. By using BTBT, STL with thermal stability can be achieved. Spiking neural network (SNN) simulations have shown that the ability to recognize handwritten numbers in the MNIST dataset was not T-sensitive.
수직 나노 와이어 실리콘 모스펫을 사용하는 열적으로 안정한 단일 트랜지스터 뉴런(1T-뉴런)이 시연한다. 생물학적 뉴런의 신경 발화를 모방하는 데 많은 소자들이 연구되고 있다. 이 중 모스펫을 이용할 경우, 주로 신경발화를 모방하기 위해 단일 트랜지스터 래치(STL)를 이용한다. 하지만 STL의 개념은 일반적으로 충격 이온화(II)로 인해 발생하기 때문에 온도(T)에 민감하다. 따라서 이는 안정적인 뉴로모픽 시스템에 적합하지 않다. 따라서 열에 민감한 충격 이온화방법의 대안으로, 열적으로 안정적인 밴드 간 터널링을 이용한 STL을 제시한다. 밴드간 터널링을 이용함으로써 열적 안정성을 갖는 뉴런 동작을 달성할 수 있다. 또한 MNIST 데이터 세트에서 손으로 쓴 숫자의 인식을 스파이킹 신경망(SNN) 시뮬레이션을 통해 확인한 결과, 충격이온화 방법에 비해 온도에 안정적이다는 것을 검증하였다.
