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:114
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
刚刚
ljh1771完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
原yuan发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
111应助权顺荣采纳,获得10
1秒前
Z先生发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
4秒前
毕业比耶发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
NexusExplorer应助sun采纳,获得10
5秒前
丘比特应助耍酷的海秋采纳,获得10
5秒前
孙家那个小谁完成签到,获得积分10
6秒前
好运气运气好完成签到,获得积分10
7秒前
踏实幻巧完成签到,获得积分10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
英俊的铭应助安详的惜梦采纳,获得10
8秒前
7788关注了科研通微信公众号
8秒前
赵小美发布了新的文献求助10
8秒前
10秒前
10秒前
wydkyd发布了新的文献求助10
10秒前
犹豫千亦发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
11秒前
科研通AI2S应助Intro采纳,获得10
12秒前
hui发布了新的文献求助10
12秒前
小二郎应助Uan采纳,获得10
13秒前
13秒前
丘比特应助康康采纳,获得10
13秒前
佳丽完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
16秒前
高贵振家发布了新的文献求助10
17秒前
summer star完成签到,获得积分10
17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
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Aerospace Engineering Education During the First Century of Flight 3000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
Les Mantodea de guyane 2000
从k到英国情人 1700
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 5776553
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5629807
关于积分的说明 15443193
捐赠科研通 4908648
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2641367
邀请新用户注册赠送积分活动 1589320
关于科研通互助平台的介绍 1543933