MXene-Based Memristor for Artificial Optoelectronic Neuron

神经形态工程学 记忆电阻器 计算机科学 人工神经网络 人工智能 光电子学 纳米技术 材料科学 电子工程 工程类
作者
Bangyan Zeng,Xianghong Zhang,Changsong Gao,Yi Zou,Xipeng Yu,Qian Yang,Tailiang Guo,Huipeng Chen
出处
期刊:IEEE Transactions on Electron Devices [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:70 (3): 1359-1365 被引量:27
标识
DOI:10.1109/ted.2023.3234881
摘要

With high efficiency and low energy consumption, bio-inspired artificial neuromorphic systems are regarded as the next generation of computing methods and have attracted tremendous attention in recent years. In bio-inspired artificial neuromorphic systems, multi-functional artificial neurons function as processing units to process complex information with high efficiency. However, the majority of reports on artificial neurons are based on electrical stimulation, whereas light-simulated neurons receive less attention. In this work, an artificial optoelectronic neural device based on an Ag/MXene/SiO2/Si structure is demonstrated. By introducing an oxidized MXene (O-MXene) layer, photoelectric integration can be realized on a single device. Compared to pure electrical stimulation, the synergistic effect of light and electrical stimulation can efficiently accelerate the firing behavior of neurons. In addition, we successfully designed and demonstrated a $64\times64$ sensing array based on optoelectronic neurons to recognize and sharpen the input signal trajectory. The proposed artificial optoelectronic neural device shows great potential for optoelectronic neuromorphic systems and is expected to promote the development of multifunctional, high-performance neuromorphic systems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
3秒前
4秒前
4秒前
吃鱼的猫完成签到,获得积分10
5秒前
Cherish发布了新的文献求助10
5秒前
Jasper应助米九采纳,获得10
6秒前
LG发布了新的文献求助10
7秒前
cmj发布了新的文献求助20
7秒前
莫青成发布了新的文献求助10
8秒前
10秒前
不易发布了新的文献求助10
13秒前
孤独妙柏完成签到 ,获得积分10
14秒前
脑洞疼应助Cherish采纳,获得10
14秒前
上官若男应助敏感可冥采纳,获得10
14秒前
Orange应助xiaoguai采纳,获得30
14秒前
16秒前
Excuseme完成签到,获得积分10
16秒前
ZHH完成签到,获得积分10
16秒前
特独斩完成签到,获得积分10
17秒前
yulong发布了新的文献求助10
18秒前
heoeh完成签到,获得积分10
19秒前
小马甲应助人间大厨神丶采纳,获得10
19秒前
田様应助LG采纳,获得10
20秒前
乐乐应助耍酷的指甲油采纳,获得10
23秒前
orixero应助achuan采纳,获得10
23秒前
小橘子不小完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
执着的酒窝完成签到,获得积分10
24秒前
喜悦的依琴完成签到,获得积分10
25秒前
子铭发布了新的文献求助10
27秒前
30秒前
30秒前
不易完成签到,获得积分10
31秒前
友好晓蓝完成签到,获得积分10
32秒前
Dreamer0422完成签到,获得积分10
33秒前
Tian0118完成签到,获得积分20
34秒前
来自星星的硕硕完成签到,获得积分10
34秒前
yy发布了新的文献求助10
35秒前
SciGPT应助杨廷友采纳,获得10
35秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 生物化学 化学工程 物理 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6023059
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7646354
关于积分的说明 16171232
捐赠科研通 5171421
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2767098
邀请新用户注册赠送积分活动 1750476
关于科研通互助平台的介绍 1637044