集成了突觸和光感功能的光電突觸在神經形態計算、視覺信息處理和復雜的學習、識別和記憶方面表現出巨大的優勢。然而，現有的光電突觸要實現雙向權值更新，仍然需要電刺激，這限制了器件的處理速度、帶寬和集成密度。在本文中，提出了一種基于晶圓尺寸的芘基石墨炔/石墨烯/ PbS量子點異質結構的雙端光學突觸，該突觸可模擬光路中的興奮性和抑制性突觸行為。異質結構的簡單設備架構和低維特征使光學突觸具有可穿戴電子設備的強大靈活性。這種光學突觸具有線性和對稱的電導更新軌跡，具有許多電導狀態和低噪聲，這有利于展示準確和有效的模式識別，即使在彎曲狀態下也具有很強的容錯能力。光學路徑中的光學突觸已經證明了一系列邏輯功能和聯想學習能力，從而極大地增強了神經形態計算的信息處理能力。在此基礎上，構建了基于光學突觸陣列的可視化信息感知記憶處理集成系統，實現了實時檢測、原為存儲和圖像處理。在受光遺傳學啟發的可穿戴電子設備的神經形態計算和自適應并行處理網絡發展上，這項工作邁出了重要一步。
Figure 1. Pyr-GDY/Gr/PbS-QD異質結的表征。
Figure 2. Pyr-GDY/Gr/PbS-QD異質結的突觸特性。
Figure 3. Pyr-GDY/Gr/PbS-QD異質結的柔性特性。
Figure 4. 神經形態計算的模擬
Figure 5. 光學突觸陣列的視覺信息感知記憶處理系統。
Figure 6. 光邏輯應用。
相關研究成果于2021年由天津理工大學魯統部課題組，發表在ACS Nano(https://doi.org/10.1021/acsnano.0c08921)上。原文：Large-Scale and Flexible Optical Synapses for Neuromorphic Computing and Integrated Visible Information Sensing Memory Processing。
轉自《石墨烯雜志》公眾號
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