Multi-modulated optoelectronic memristor based on Ga2O3/MoS2 heterojunction for bionic synapses and artificial visual system

材料科学 记忆电阻器 仿真 神经形态工程学 异质结 突触 人工神经网络 光电子学 人工智能 神经科学 电子工程 计算机科学 生物 工程类 经济 经济增长
作者
Rongliang Li,Wenxiao Wang,Yang Li,Song Gao,Wenjing Yue,Guozhen Shen
出处
期刊:Nano Energy [Elsevier]
卷期号:111: 108398-108398 被引量:107
标识
DOI:10.1016/j.nanoen.2023.108398
摘要

With the development of artificial intelligence, the demand for brain-like intelligent devices capable of breaking the von Neumann bottleneck is growing. In light of the advantages of high speed, low power consumption, and high integration resulting from the combination of memory and underlying perception, the memristor has great potential for implementing bionic synapses and constructing artificial visual system. Herein, a Ga2O3/MoS2 heterojunction-based multi-modulated optoelectronic memristor (MMOM) is proposed and demonstrated. In response to specific electrical signals, the device empowers the emulation of synaptic functions including short/long-term plasticity and shows an adjustable modulation range through changing pulse parameters. Meanwhile, versatile optical signals are also able to evoke synaptic behaviors, for instance, the transition from short-term to long-term memory and the "learning-forgetting-relearning" function. Utilizing the excellent optical response, a 16 × 16 MMOM array is assembled to simulate the perception-memory integrated human visual system. Further, to optimize the static means of modulating bi-terminal visual synapses, a modulatory synapse exploiting varying positive and negative electrical signals is presented and validated. Predictably, a multi-signal engaged heterologous synapse can be constructed for the complex visual system, which greatly enriches the functionality of bionic synapses and offers the possibility to realize a dynamically tunable artificial visual system.
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
完美世界应助与非采纳,获得10
刚刚
七点半发布了新的文献求助10
刚刚
跳跃的凌文完成签到 ,获得积分10
刚刚
领导范儿应助桶装乐事采纳,获得10
刚刚
慕青应助Estrella采纳,获得10
刚刚
1秒前
一一应助阿峰采纳,获得10
1秒前
2秒前
2秒前
lj完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
BowieHuang应助566采纳,获得10
2秒前
大模型应助迷你的醉薇采纳,获得10
3秒前
jjjincc完成签到,获得积分10
4秒前
领导范儿应助Honahlee采纳,获得10
4秒前
Harssi发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
可爱的函函应助文房四宝采纳,获得10
5秒前
Ovo完成签到,获得积分20
5秒前
5秒前
zkygmu发布了新的文献求助10
5秒前
lio发布了新的文献求助50
5秒前
怕孤单的丁真完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
苹果涵蕾发布了新的文献求助10
7秒前
大力的问蕊完成签到,获得积分10
7秒前
10秒前
破碎时间完成签到 ,获得积分10
10秒前
阔达如松发布了新的文献求助10
10秒前
Orange应助默默采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
GDN完成签到 ,获得积分10
10秒前
哥哥完成签到,获得积分10
11秒前
hwyk发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
蒋若风发布了新的文献求助10
12秒前
amanda应助张益发采纳,获得20
12秒前
cx_008完成签到,获得积分10
12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
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
Encyclopedia of Agriculture and Food Systems Third Edition 2000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Pharmacology for Chemists: Drug Discovery in Context 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5608407
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4693040
关于积分的说明 14876313
捐赠科研通 4717445
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2544206
邀请新用户注册赠送积分活动 1509230
关于科研通互助平台的介绍 1472836