VO2 기반 위상 인코딩 논리를 사용한 진동 신경망

위상 전이 물질에 기반한 나노 진동기들은 다양한 비전통적 컴퓨팅 패러다임을 구현하기 위해 연구되고 있습니다. 특히, 이산화바나듐(VO2) 장치는 자율 비선형 진동기를 설계하는 데 사용되며, 이를 통해 진동 신경망(ONN)을 개발할 수 있습니다. 본 연구에서는 각 뉴런에 인코딩된 위상 정보가 두 가지 값만 가질 수 있도록 보장하기 위해 서브 하모닉 인젝션 잠금(SHIL)을 활용하는 새로운 ONN 아키텍처를 제안합니다. 이러한 점에서 두 가지 위상 값으로 본질적으로 정보를 인코딩하는 뉴런으로부터 ONN을 구현하는 것은 VO2 장치에 존재하는 변동성에 대한 강건성과 내성을 측면에서 장점을 가집니다. 가중치의 부호가 저항 값으로 인코딩되는 전통적인 상호 연결 방식과 달리, 본 제안에서는 진동기의 출력에서 정적 반전(비반전) 논리를 사용하여 음수(양수) 가중치가 인코딩됩니다. 제안된 아키텍처의 작동은 패턴 인식 응용 프로그램에 대해 보여집니다.