Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1942/38255
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorVERMANG, Bart
dc.contributor.advisorJEHL LI-KAO, Zacharie
dc.contributor.authorPaulissen, Pieter
dc.date.accessioned2022-09-26T08:18:40Z-
dc.date.available2022-09-26T08:18:40Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1942/38255-
dc.description.abstractDe 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.
dc.format.mimetypeApplication/pdf
dc.languagenl
dc.publisherUHasselt
dc.titleFeasibility of artificial synapses using thin film photovoltaic materials and architectures
dc.typeTheses and Dissertations
local.bibliographicCitation.jcatT2
dc.description.notesmaster in de industriële wetenschappen: elektronica-ICT
local.type.specifiedMaster thesis
item.accessRightsOpen Access-
item.fullcitationPaulissen, Pieter (2022) Feasibility of artificial synapses using thin film photovoltaic materials and architectures.-
item.fulltextWith Fulltext-
item.contributorPaulissen, Pieter-
Appears in Collections:Master theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1bb7dba0-e599-4b99-96b9-b5aeed53aa8f.pdf2.02 MBAdobe PDFView/Open
51b28f6d-8617-4781-a1b7-c393118729c0.pdf896.82 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record

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.