基于二维材料异质结的光电类突触器件制备与性能研究

发布时间：2024-03-13 00:08

　　由于信息时代的来临,人们在人工智能、大数据以及物联网等领域急需更高性能、更低能耗的计算系统,而传统的冯·诺依曼体系架构在信息处理和存储方面存在缺陷。研究者把目光转向了神经拟态计算,即通过模拟自然界中最高效的计算系统——人脑来极大地提升计算机的计算效率并实现智能化,例如自主学习和思维能力等。而要实现神经拟态计算这一伟大构想,我们的首要目标便是要制备出能在结构以及功能上模拟生物突触的新型器件——即类突触器件。自从神经拟态计算这一概念被提出,类突触器件已经取得一定发展,但是仍面临带宽不足以及信号串扰等问题。而通过引入光学信号,光电类突触器件可以有效解决以上问题。MoS₂和GaSe等作为光电性能优异的二维半导体材料,一直以来被广泛应用于光电探测领域。本文首先通过制备MoS₂/GaSe异质结并施加特定序列的激光信号,使器件成功模拟了部分生物突触行为。对基于MoS₂/GaSe异质结的背栅型光电类突触器件上同时再施加电脉冲信号实现了光电耦合刺激下器件对生物突触功能模拟,拓展了器件的应用场景范围和对复杂生物突触功能的模拟能力。主要研究内...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1人类大脑、神经元、神经突触及整个神经网络层次结构图

电子科技大学硕士学位论文2使用了多达102数量级的GPU以及103数量级的CPU，需要占据庞大空间的同时产生巨额能耗。因此，鉴于基于软件的人工大脑计算体系仍受制于冯·诺依曼瓶颈，我们需要从硬件层面寻求突破，构建一个能够高效模拟人脑体系的计算机体系，才能够实现如今急切需要的高并行、....

图1-2神经系统基本单元结构示意图

第一章绪论31.2神经突触1.2.1神经突触概述经过了数百万年的进化和演变后，人类的大脑以及神经系统已经成为了最高效同时也是最复杂的计算系统。相对于目前采用传统冯·诺依曼架构的计算机体系，它在占据更少的时间空间的同时，却拥有极低的能耗，而正是人类神经系统的高并行性、高容错性、高稳....

图1-3心理学人类记忆多级模型[25]

第一章绪论5图1-3心理学人类记忆多级模型[25]短时程突触可塑性由一系列短促的刺激脉冲引起，其并不会造成永久性的神经元以及神经突触结构改变，持续时间为10-3~102s。当神经突触在先后接收到两个相同刺激脉冲信号，并且两个刺激信号之间的间隔足够小时，第二个刺激信号产生的突触权重....

图1-4尖峰频率依赖可塑性[28]

第一章绪论5图1-3心理学人类记忆多级模型[25]短时程突触可塑性由一系列短促的刺激脉冲引起，其并不会造成永久性的神经元以及神经突触结构改变，持续时间为10-3~102s。当神经突触在先后接收到两个相同刺激脉冲信号，并且两个刺激信号之间的间隔足够小时，第二个刺激信号产生的突触权重....

本文编号：3926926