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Efficient Carbon-Based Optoelectronic Synapses for Dynamic Visual Recognition
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AI
DOI：10.1002/advs.202414319.png)
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摘要
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人眼视觉神经系统擅长识别和处理外部刺激，这对各种生理功能至关重要。仿生视觉系统利用生物突触特性来改进记忆编码和感知。模拟这些突触的光电子器件可以增强可穿戴电子产品，而层状异质结材料因其可调特性和生物相容性，是光电子突触的理想材料。然而，传统的合成方法复杂且对环境有害，导致稳定性差和电荷转移效率低等问题。因此，开发一种更高效、便捷且环保的层状异质结材料制备方法势在必行。本研究采用一步超声法将富勒烯（C60）与氧化石墨烯（GO）混合，通过自组装形成均质层状异质结复合薄膜。基于该薄膜的仿生光电子突触在动态视觉识别任务中达到97.3%的识别准确率，并表现出突触可塑性等能力。采用X射线光电子能谱（XPS）、X射线衍射光谱（XRD）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）、紫外-可见光谱（UV-vis）、扫描电子显微镜（SEM）和透射电子显微镜（TEM）等实验证实，GO与C60之间存在稳定的π-π相互作用，促进了电子转移并延长了载流子复合时间。该新方法利用高密度π电子材料，推动了人工智能和神经形态系统的发展。
Keyword:
2D heterostructure
C60
dynamic vision
graphene oxide
optoelectronic synapse
AI总结
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期刊
IF:
14.1
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1.8W
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11.5W
机构
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