研究前沿:Nature Nanotechnology-光敏神经元 | 石墨烯/MoS2/WS2

近日,英国 牛津大学(University of Oxford)Ghazi Sarwat Syed,Yingqiu Zhou,Harish Bhaskaran等,在Nature Nanotechnology上发文,报道了利用MoS2、WS2和石墨烯的堆叠技术,制备了II型、二维异质结的光敏感神经元,并基于光电电荷捕获机制证明了这两种效应。

在哺乳动物大脑中的认知功能(如学习),主要归因于具有前馈和反馈拓扑结构的神经元回路。在神经元内和神经元之间,这样的拓扑结构网络具有相互作用,提供兴奋和抑制调节效应。在神经形态计算中,纳米级器件组合和传播兴奋和抑制信号的神经元,仍然是难以实现的目标。

近日,英国 牛津大学(University of Oxford)Ghazi Sarwat Syed,Yingqiu Zhou,Harish Bhaskaran等,在Nature Nanotechnology上发文,报道了利用MoS2、WS2和石墨烯的堆叠技术,制备了II型、二维异质结的光敏感神经元,并基于光电电荷捕获机制证明了这两种效应。

研究表明,这样的神经元提供了一种非线性的和校正的信息整合,并实现了光学传播。在机器学习中,可以有应用这样的神经元,特别是在赢者通吃网络中。然后,将这样的网络应用于模拟,以建立用于数据划分的无监督竞争学习,以及用于解决组合优化问题的合作学习。

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Atomically thin optomemristive feedback neurons。
原子薄的光反馈神经元。

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图1:竞争神经元概念。

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图2:II型异质连接神经元。

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图3:兴奋特征。

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图4:兴奋和抑制特性。

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图5:赢者通吃的机器学习。

文献链接

https://www.nature.com/articles/s41565-023-01391-6

https://doi.org/10.1038/s41565-023-01391-6

本文译自Nature。

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上一篇 2023年5月7日 17:01
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