Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/1942/38255
Title: | Feasibility of artificial synapses using thin film photovoltaic materials and architectures | Authors: | Paulissen, Pieter | Advisors: | VERMANG, Bart JEHL LI-KAO, Zacharie |
Issue Date: | 2022 | Publisher: | UHasselt | Abstract: | De fotovoltaïsche groep, aan de Polytechnic University of Catalonia doet onderzoek naar anorganische dunne-film zonnecellen, parallel met het onderzoek naar het geheugeneffect van anorganische dunnefilmzonnecellen. Deze zonnecel wordt verondersteld de basisblok te zijn van een artificial neuraal netwerk dat de beperkingen van de von Neumann-architectuur, namelijk het hoge energieverbruik, wil aanpakken door de reken- en geheugeneenheden te verenigen. Een nieuw elektrisch analyse-instrument werd ontwikkeld in Python. Met behulp van dit analyse-tool en een LED zonnesimulator kan het geheugeneffect van een anorganische dunne-film zonnecel, CIGS (koper-indium-gallium-selenide zonnecel), worden bestudeerd. Door de golflengten, de bestralingstijd en de biasspanning te wijzigen, kan long term plasticiteit gedetecteerd en gekarakteriseerd worden. Het veranderen van de golflengten heeft aangetoond dat slechts een beperkt aantal golflengten bruikbaar is voor het creëren van een analoog geheugen. Het gebruik van infrarood licht maakt het mogelijk de toestand van een apparaat te peilen, d.w.z. of de synaps is opgeladen of ontladen. Een analoog geheugeneffect kan worden verkregen zowel in het donker als bij verlichting met licht. Anorganische dunne-film zonnecellen vertonen een geheugeneffect, maar om de uitgangswaarde van de zonnecel nauwkeurig af te stellen is meer onderzoek nodig. Onderzoek naar materiaalkarakterisering en de invloed van de golflengte, de bestralingstijd, en de biasspanning zou in de nabije toekomst relevant zijn. | Notes: | master in de industriële wetenschappen: elektronica-ICT | Document URI: | http://hdl.handle.net/1942/38255 | Category: | T2 | Type: | Theses and Dissertations |
Appears in Collections: | Master theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
1bb7dba0-e599-4b99-96b9-b5aeed53aa8f.pdf | 2.02 MB | Adobe PDF | View/Open | |
51b28f6d-8617-4781-a1b7-c393118729c0.pdf | 896.82 kB | Adobe PDF | View/Open |
Page view(s)
60
checked on Sep 10, 2023
Download(s)
32
checked on Sep 10, 2023
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.