光驱动神经形态计算

逍遥设计自动化

引言

% r/ b# b7 C5 b0 N: n7 N人脑具有非凡的信息处理能力，能以惊人的效率处理复杂信息。神经形态计算的最新进展通过人工突触和神经元，正在逐步实现模仿大脑的认知功能。本文探讨这一领域的突破性进展：利用 Cs2CoCl4 独特性质的光驱动神经形态计算器件[1]。
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6 R2 z. m  l. E4 s+ _理解生物和人工神经系统

大脑的计算能力源于神经元和突触构成的复杂网络。这些生物组件是信息处理和传输的基础，实现了学习、记忆形成、模式识别和决策等关键功能。每个神经元通过突触与数千个其他神经元连接，形成了一个可以高效处理复杂任务的大规模并行处理网络。
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+ u4 @3 [$ t8 n7 P4 u图1：展示了生物神经元和突触(a)与人工神经网络架构中对应结构(b)的对比，说明人工系统如何模仿生物神经处理过程。
- a$ ]& t" P! P/ }+ ]器件结构和工作原理

$ P6 x- [! T# X! }; z3 V人工突触器件的基本结构包含一个简单但有效的配置：在两个金属电极之间夹着一层绝缘体或半导体材料。这种被称为忆阻器的结构，根据所用材料和工作条件的不同，可以实现永久性或瞬态的电阻转换特性。这些组件的集成创造了一个可以通过控制电阻变化来模仿突触行为的系统。
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图2：展示了器件结构示意图，包括电极和Cs2CoCl4层的排列(c)，以及在不同光照条件下的特征阈值开关行为(d)。
; C$ d2 m( \+ M) b0 U突触功能和光电导特性
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在传统光电子突触器件中，光刺激触发增强作用，导致电导率增加，而电刺激引起抑制作用，使电导率降低。这种行为源于传统光活性材料的正光电导特性。然而，由于具有负光电导特性的材料稀缺，实现光触发的突触抑制一直是一个重大挑战。开发同时具有电响应和光响应的器件，是创建更灵活、更高效的神经形态系统的重要进展。
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图3：展示了突触功能，包括电触发和光触发的增强和抑制作用(e)，以及受正负光电导效应控制的神经元功能的尖峰动态。
( V8 ^+ r- w; U$ s6 i4 Q: `, kCs2CoCl4的突破性进展

5 s0 V% }% P% E! D1 P8 S' ^最近发现的Cs2CoCl4独特性质标志着神经形态计算的进展。这种单晶材料系统同时展现出易失性电阻转换和负光电导特性，特别适合光电子突触应用。该材料对265至780纳米的广谱光具有显著敏感性，实现了1012琼斯量级的高特定探测率。通过广泛的实验和理论分析，研究人员确定负光电导响应源于Cs2CoCl4中光激发电子的俘获。
4 }  l% B2 q! K% _应用和未来发展方向
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) G7 R) C- d3 L/ b! [/ b这项技术作为光可调人工神经元，通过频率调制运行，可用作传感器内的尖峰编码器，实现高级图像分割和模式识别功能。这种功能在开发更复杂的机器视觉系统和能够更高效处理复杂视觉信息的神经网络方面具有特殊价值。
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该器件利用温度依赖的阈值开关特性作为热感受器，在机器人技术和人机交互方面展现新的应用。这种热敏感性可推动人工触觉传感器的发展，实现人与机器之间更自然的交互。
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% l, y+ y' _1 u* Y; _在数字存储和安全领域，该器件在基于ReRAM的系统、真随机数生成和物理不可克隆函数的创建方面显示出应用潜力。这些应用可以显著提升下一代计算系统的信息安全和计算能力。
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' A: y' y: A& |+ Q光驱动神经形态器件的发展产生了众多研究机会。科学家正在探索纳米尺度的性能表征和优化方法，通过带隙工程扩展光谱灵敏度至近红外和短波红外区域，并通过先进材料和界面工程改善突触响应的线性度。这些持续的研究努力旨在创建更复杂、更高效的认知计算系统，更好地模仿人脑的能力。

( l* R' A- O# }( P0 |通过在单一材料系统中结合电学和光学功能，这一突破将推动更复杂、更高效的神经形态计算系统的发展。这些进展将深刻改变人工智能、机器视觉和神经机器人技术应用，推动认知计算进入更接近人脑卓越能力的新阶段。
参考来源

, [9 x# p) v& ]0 o+ |) ?5 s* I[1] S. K. Nath, "A light-driven device for neuromorphic computing," Light: Science & Applications, vol. 14, no. 37, pp. 1-3, Jan. 2025.
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