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Synaptic silicon-nanocrystal phototransistors for neuromorphic computing

神经形态工程学 MNIST数据库 材料科学 光电子学 突触可塑性 能源消耗 计算机科学 人工神经网络 神经科学 人工智能 电气工程 化学 生物化学 生物 工程类 受体
作者
Lei Yin,Cheng Han,Qingtian Zhang,Zhenyi Ni,Shuangyi Zhao,Kun Wang,Dongsheng Li,Mingsheng Xu,Huaqiang Wu,Xiaodong Pi,Deren Yang
出处
期刊:Nano Energy [Elsevier BV]
卷期号:63: 103859-103859 被引量:117
标识
DOI:10.1016/j.nanoen.2019.103859
摘要

The incorporation of augmentative functionalities into a single synaptic device is greatly desired to enhance the performance of neuromorphic computing, which has brain-like high intelligence and low energy consumption. This encourages the development of multi-functional synaptic devices with architectures that are capable of achieving demanded synaptic plasticity. Here we take advantage of the remarkable optical absorption of boron (B)-doped silicon nanocrystals (Si NCs) to make synaptic phototransistors, which can be stimulated by both optical and electrical spikes. The optical and electrical stimulations enable a series of important synaptic functionalities for the synaptic Si-NC phototransistors, well mimicking biological synapses. It is interesting that the synergy of the photogating and electrical gating of the synaptic Si-NC phototransistors leads to the implementation of aversion learning and logic functions. We show that a spiking neural network based on the synaptic Si-NC phototransistors may be trained for the recognition of handwritten digits in the modified national institute of standards and technology (MNIST) database with a recognition accuracy around 94%. The energy consumption of the synaptic Si-NC phototransistors may be rather low, which should help advance energy-efficient neuromorphic computing.
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