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 经济增长 经济
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
上官若男应助lcpppppp采纳,获得10
1秒前
核桃发布了新的文献求助10
1秒前
221发布了新的文献求助10
1秒前
失眠的冬易完成签到 ,获得积分10
1秒前
drew完成签到 ,获得积分10
2秒前
dreamode完成签到,获得积分10
2秒前
优美的梦玉完成签到,获得积分20
3秒前
星星完成签到,获得积分10
3秒前
舒心睿渊完成签到,获得积分20
3秒前
万能图书馆应助QQQ采纳,获得10
3秒前
李小强完成签到,获得积分10
3秒前
michael发布了新的文献求助10
4秒前
orixero应助xxy采纳,获得10
4秒前
隐形曼青应助康明雪采纳,获得10
4秒前
天天快乐应助球球泥惹111采纳,获得10
5秒前
ken131发布了新的文献求助20
5秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
nature应助清浅采纳,获得10
5秒前
7秒前
英俊的铭应助清河聂氏采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
Hello应助keyanniniz采纳,获得10
7秒前
swall5w完成签到,获得积分10
7秒前
9秒前
9秒前
魔丸学医完成签到,获得积分10
9秒前
科研通AI6应助吱吱采纳,获得10
9秒前
99完成签到,获得积分10
10秒前
Reborn发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
SYX完成签到,获得积分10
11秒前
大模型应助红朱古力酒采纳,获得10
11秒前
拼搏绿柳完成签到,获得积分0
12秒前
霞霞子完成签到 ,获得积分10
12秒前
美少女完成签到,获得积分10
12秒前
非少发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
烟熏柿子完成签到,获得积分10
14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
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
Exploring Nostalgia 500
Natural Product Extraction: Principles and Applications 500
Exosomes Pipeline Insight, 2025 500
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 500
Advanced Memory Technology: Functional Materials and Devices 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 5666928
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4883518
关于积分的说明 15118330
捐赠科研通 4825864
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2583597
邀请新用户注册赠送积分活动 1537760
关于科研通互助平台的介绍 1495956