脑活动的记忆电阻积分传感器
摘要：利用新型神经接口的出现，将大脑功能与电子设备相连提供了巨大的发展前景。实时处理大数据是实现这一目标的主要瓶颈，这对带宽、能量和计算容量提出了过高的要求，从而限制了生物电子连接的整体数量。在本文中，我们提出了一个新颖的监测系统概念，利用电阻随记忆体的固有特性进行神经信息的实时处理。我们证明固态TiOx电阻随记忆体的固有电压阈值在区分重要的神经活动（即尖峰事件）和噪声方面具有实用性。与多维主成分特征空间阈值检测器相比，我们的系统能够记录大多数重要事件，而无需进行复杂的离线处理。我们还展示了一种记忆整合传感阵列，该阵列能够区分体外记录的神经活动。我们证明了峰值事件幅度信息同时以非挥发性电阻状态转换的形式传导和存储，从而实现了更高效的数据压缩，展示了电阻随记忆体在构建可扩展且能效高的大数据节点处理器方面的潜力。
作者：Isha Gupta, Alexantrou Serb, Ali Khiat, Ralf Zeitler, Stefano Vassanelli, Themistoklis Prodromakis
论文ID：1507.06832
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2015-07-27