福州大学李福山团队联合香港理工大学柴杨团队：一种用于实现光电人工传出神
|
基于忆阻器的电子突触，包括电忆阻器和光学忆阻器，已经成功地证明了可以构建人工神经网络 (ANN) 的认知应用，如计算机视觉及语音信号识别等，电子突触已被视为人工智能系统物理平台的基本要素。然而，目前电子突触系统中的信息载体只能通过电互连。与电信号不同，光具有传输距离远、带宽大等优点。此外，可以通过使用的光信号来实现一对多传输，光信号具有构建多层结构神经网络的潜力。然而，目前为止所有的光突触器件的光刺激信号都来自外部光源，外部光源的使用使得构建具有同步信号传输的紧凑型光学ANN变得困难。
近日，福州大学李福山教授课题组联合香港理工大学柴杨教授课题组首次报道了一种用于实现光电人工传出神经的量子点发光忆阻器（LEM）。在这项工作中，首次在单个量子点LEM 器件中结合了光接收器、光发射器和光突触的功能。量子点LEM器件中采用了新型双层电荷储存层结构，使得器件在拥有量子点发光器件高效率、高色纯等优点的同时，可以实现对外加光信号的感知和光生电荷的捕获，由此进一步调制器件的发光特性和光信号输出。
本工作中，来自前LEM（突触前膜）的光信号作为后LEM（突触后膜）的输入信号，层间的信号传输完全基于器件本身光通信，无需外部光源，从而消除传统基于电子信号的神经系统中的物理限制。此外，通过模拟生物的反射弧成功构建了一个光电人工传出神经系统来智能地控制机械手。这些结果将有力推动量子点发光技术的智能化应用，并促进人工光电神经系统的构建和实现。相关研究成果以“ Light-emitting memristors for optoelectronic artificial efferent nerve ”为题发表在国际著名期刊NANO LETTERS上。该项工作的第一作者为福州大学朱阳斌博士。
论文链接：
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.1c01482
图1：生物和人工传出神经系统示意图及一对多动态可调传输示意图。
图2：基于发光忆阻器的光电突触特性表征图。
图3：光电人工传出神经系统示意图及相关实验测试结果。
图4：光电人工传出神经网络用以智能控制机械手。
综上所述，作者首次报道了一种集发射、接收、存算一体的量子点发光忆阻器，用于实现光电人工传出神经。这些结果将有力推动量子点发光技术的智能化应用，并促进人工光电神经系统的构建和实现。
|
