【器件论文】用于神经形态计算的低能耗深紫外光激发突触 Ga₂O₃ 纳米器件

        近期，由南京邮电大学的研究团队在学术期刊Journal of Semiconductors发布了一篇名为Deep-UV-photo-excited synaptic Ga₂O₃ nano-device with low-energy consumption for neuromorphic computing（用于神经形态计算的低能耗深紫外光激发突触 Ga₂O₃ 纳米器件）的文章。

摘要

        突触纳米器件在逻辑、存储和学习方面具有强大的能力，是构建类脑神经形态计算系统的关键组件。在此，我们成功开发并展示了一种基于Ga₂O₃纳米线的低能耗突触纳米器件。在255 nm光刺激下，该仿生突触纳米器件能够模拟生物突触的各种功能，包括脉冲促进、峰值时间依赖性可塑性和记忆学习能力。研究发现，基于Ga₂O₃纳米线的人造突触器件可以实现优异的“学习-遗忘-再学习”功能。由短期记忆向长期记忆的转变和在逐步学习后的记忆水平保持归因于Ga₂O₃纳米线强大的再学习功能。此外，突触纳米器件的能耗可以低于2.39 × 10^‒11 J每个突触事件。此外，我们的器件在长期刺激和存储中的稳定性非常出色。在神经形态计算的应用中，经过12次训练后，数字识别的准确率超过90%，表明由此突触纳米器件组成的认知系统具有强大的学习能力。因此，我们的工作为推进基于硬件的神经形态计算和需要低功耗的人工智能系统提供了一条有效途径。

原文链接：

http://www.jos.ac.cn/en/article/doi/10.1088/1674-4926/24050037