All-in-one metal-oxide heterojunction artificial synapses for visual sensory and neuromorphic computing systems

神经形态工程学 突触可塑性 材料科学 刺激(心理学) 神经科学 突触 突触重量 感觉系统 光子学 光电子学 计算机科学 人工神经网络 生物 人工智能 心理治疗师 心理学 生物化学 受体
作者
Qihan Liu,Li Yin,Chun Zhao,Ziang Wu,Jingyi Wang,Yun Xu,Zixin Wang,Wenxi Wei,Yina Liu,Ivona Z. Mitrović,Li Yang,Eng Gee Lim,Chengzhi Zhao
出处
期刊:Nano Energy [Elsevier]
卷期号:97: 107171-107171 被引量:55
标识
DOI:10.1016/j.nanoen.2022.107171
摘要

An all-in-one artificial synapse integrating central nervous and sensory nervous functions utilizing low-dimensional metal-oxide heterojunction is demonstrated in this work. With an ion-electrolyte gate, synaptic emulations modulated by electrical and photonic stimulus have been integrated into one high-performance three-terminal artificial synapse. Various long-term and short-term synaptic plasticity functions have been achieved by altering the electrolyte-gate stimulus amplitude/width/frequency/number. The emulated synaptic plasticity and maintained synaptic weight states enable artificial synapses for neuromorphic computing. Simulated artificial neural network based on the artificial synapses achieved Covid-19 chest image recognition (>85%). The photo-sensitive metal-oxide heterojunction enables the synaptic functions mimicking the biological visual sensory functions responding to optical and UV stimulus. Photonic synaptic plasticity modulations responding to photonic stimulus wavelength/power/width/number are investigated, and short-term/long-term synaptic plasticity transition was achieved. Dual-mode synaptic modulation combining photonic stimulus and gate stimulus was examined. Finally, an artificial neural network was demonstrated based on the synapses with dual-mode synaptic weight modulation, indicating the potential of the artificial synapse for compact artificial intelligence systems combing neuromorphic computing and visual sensory nervous functions.
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
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
xiangqing完成签到 ,获得积分10
1秒前
5433完成签到,获得积分10
2秒前
Aiden完成签到,获得积分10
3秒前
aleilei完成签到 ,获得积分10
4秒前
小蘑菇应助n5421采纳,获得10
4秒前
5秒前
磁带机完成签到,获得积分10
5秒前
里埃尔塞因斯完成签到 ,获得积分10
7秒前
guoke完成签到,获得积分10
7秒前
落后访风完成签到,获得积分10
8秒前
乌苏完成签到 ,获得积分10
9秒前
雪山飞龙发布了新的文献求助30
11秒前
鹅鹅鹅完成签到 ,获得积分10
11秒前
cq_2完成签到,获得积分10
12秒前
自信的高山完成签到,获得积分10
12秒前
宋十一完成签到,获得积分10
12秒前
贵贵完成签到,获得积分10
13秒前
秋向秋完成签到,获得积分0
14秒前
居崽完成签到 ,获得积分10
18秒前
忧心的若云完成签到,获得积分10
20秒前
mkljl完成签到 ,获得积分10
20秒前
嘟噜完成签到 ,获得积分10
22秒前
加油鸭完成签到 ,获得积分10
23秒前
mm给mm的求助进行了留言
25秒前
丸子鱼完成签到 ,获得积分10
31秒前
Shabby0-0完成签到,获得积分10
31秒前
nano完成签到 ,获得积分10
33秒前
33秒前
高高的笑柳完成签到 ,获得积分10
35秒前
何糖完成签到,获得积分10
35秒前
韭菜发布了新的文献求助10
38秒前
0530完成签到,获得积分10
39秒前
RYK完成签到 ,获得积分10
40秒前
缥缈可乐完成签到,获得积分10
40秒前
森林木完成签到,获得积分10
40秒前
谦让的不乐完成签到 ,获得积分10
41秒前
makenemore完成签到,获得积分10
42秒前
聪慧的石头完成签到,获得积分10
42秒前
小雨完成签到,获得积分10
42秒前
天真完成签到 ,获得积分10
43秒前
高分求助中
The late Devonian Standard Conodont Zonation 2000
Nickel superalloy market size, share, growth, trends, and forecast 2023-2030 2000
The Lali Section: An Excellent Reference Section for Upper - Devonian in South China 1500
Smart but Scattered: The Revolutionary Executive Skills Approach to Helping Kids Reach Their Potential (第二版) 1000
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 850
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 800
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3248882
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2892279
关于积分的说明 8270432
捐赠科研通 2560561
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1389110
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 651004
邀请新用户注册赠送积分活动 627850