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Efficient Carbon‐Based Optoelectronic Synapses for Dynamic Visual Recognition

材料科学 石墨烯 神经形态工程学 异质结 X射线光电子能谱 光电子学 纳米技术 光谱学 计算机科学 人工神经网络 化学工程 人工智能 物理 量子力学 工程类
作者
Wenhao Liu,Jihong Wang,Jiahao Guo,Lin Wang,Zhen Gu,Huifeng Wang,Haiping Fang
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
标识
DOI:10.1002/advs.202414319
摘要

Abstract The human visual nervous system excels at recognizing and processing external stimuli, essential for various physiological functions. Biomimetic visual systems leverage biological synapse properties to improve memory encoding and perception. Optoelectronic devices mimicking these synapses can enhance wearable electronics, with layered heterojunction materials being ideal materials for optoelectronic synapses due to their tunable properties and biocompatibility. However, conventional synthesis methods are complex and environmentally harmful, leading to issues such as poor stability and low charge transfer efficiency. Therefore, it is imperative to develop a more efficient, convenient, and eco‐friendly method for preparing layered heterojunction materials. Here, a one‐step ultrasonic method is employed to mix fullerene (C60) with graphene oxide (GO), yielding a homogeneous layered heterojunction composite film via self‐assembly. The biomimetic optoelectronic synapse based on this film achieves 97.3% accuracy in dynamic visual recognition tasks and exhibits capabilities such as synaptic plasticity. Experiments utilizing X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS), X‐ray diffraction spectroscopy (XRD), Fourier–transform infrared spectroscopy (FTIR), ultraviolet‐visible spectroscopy (UV‐vis), scanning electron microscopy (SEM), and transmission electron microscopy (TEM) confirms stable π‐π interactions between GO and C60, facilitating electron transfer and prolonging carrier recombination times. The novel approach leveraging high‐density π electron materials advances artificial intelligence and neuromorphic systems.
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