.png){kind=icon}
返回
All-optically controlled artificial synaptic device for neural behavior simulation and computer vision
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.mattod.2025.07.029.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
人工智能（AI）应用中对高速计算和能效日益增长的需求，推动了新型计算范式的发展。神经形态计算通过模拟生物神经网络，为解决冯·诺依曼瓶颈提供了有前景的方案，其仿效类脑处理能力。作为神经形态计算的硬件，全光控人工突触器件为实现低功耗和高带宽性能提供了基础平台。在本工作中，我们介绍了一种基于非晶ZnSiSnO/SnO p-n结结构的光控人工突触器件。该器件通过可见光调制展现出兴奋性和抑制性突触行为，并表现出持久光导电性（PPC），以支持有效的突触学习。通过模拟生物神经行为，如学习-遗忘-再学习机制、痛觉-快感机制和噪声容限，该器件实现了神经形态计算所需的多样化功能。此外，我们展示了其在计算机视觉领域的应用，实现了自动驾驶系统的边缘检测，以及在人工神经网络（ANNs）中对手写和服装图像的高性能识别。该器件还支持光学逻辑运算，为先进神经形态应用和AI集成提供了潜力。
Keyword:
All-optically controlled synaptic devise
Amorphous oxides semiconductor
Neural behavior simulation
Artificial neural network
Computer vision
期刊
IF:
8
论文数:
1.5K
被引数:
4.2K
机构
引用论文
Reconfigurable Selector-Free All-Optical Controlled Neuromorphic Memristor for In-Memory Sensing and Reservoir Computing用于内存传感和存储计算的可重构无选择器全光控制神经形态忆阻器.png)
ACS NANO
ACS NANOIF16
PREAI
分享收藏An Overview of Neuromorphic Computing for Artificial Intelligence Enabled Hardware-Based Hopfield Neural Network基于硬件的Hopfield神经网络的人工智能神经形态计算综述IEEE ACCESS
OAAI
IEEE ACCESSIF3.6
OAAI分享收藏Artificial neurosynaptic device based on amorphous oxides for artificial neural network constructing用于人工神经网络构建的基于非晶氧化物的人工神经突触装置
PREAI
分享收藏Investigations on Crosstalk Reduction in Coupled Microstrip Transmission LineA. Raj, N. Gupta, IEEE Electromagn. Compat. Mag. 13 (2024) 66–73.
PREAI
分享收藏Oxygen Vacancy Engineering and Its Impact on Resistive Switching of Oxide Thin Films for Memory and Neuromorphic ApplicationsB. Jana, A. Roy Chaudhuri, Chips 3 (2024) 235–257.Chips
ChipsIF0
PREAI
分享收藏Gate-tunable large-scale flexible monolayer MoS2 devices for photodetectors and optoelectronic synapses用于光电探测器和光电突触的栅极可调谐大规模柔性单层MoS2器件
PREAI
分享收藏
查看更多内容