解锁神经形态视觉:基于IGZO的光电子记忆器的进步,具有可见范围灵敏度
Maria Elias Pereira1, Jonas Deuermeier1, Rodrigo Martins1
1i3N/CENIMAT, Department of Materials Science, NOVA School of Science and Technology and CEMOP/UNINOVA, NOVA University Lisbon, Campus de Caparica, 2829-516 Caparica, Portugal.
ACS applied electronic materials
|July 29, 2024
概括
用剂合氧化 (H-doped IGZO) 的光电子记忆器使神经形态视觉传感器能够感知可见光. 这些设备模仿突触功能,并显示出智能自处理显示器的潜力.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 神经科学是一个神经科学.
- 电气工程 电气工程
背景情况:
- 基于无形氧化物半导体 (AOSs) 的光电子记忆器是神经形态视觉传感器的关键.
- 在AOS材料中的持久光导性 (PPC) 能够模拟突触功能.
- 现有的AOS设备在可见光敏感度方面扎,限制了色彩区分应用.
研究的目的:
- 为增强神经形态应用开发具有可见光敏感性的光电子记忆器.
- 为了研究兴奋剂对氧化物 (IGZO) 对光电子性能的影响.
- 为了证明神经网络 (SNN) 功能和突触可塑性的模拟.
主要方法:
- 制造一个4μm2氧化 (H-doped) --氧化 (IGZO) 光电子记忆器.
- 使用喷沉积与气合并.
- 在各种光学和电气刺激下,包括不同波长的光线下,对设备性能的描述.
主要成果:
- 用H的IGZO记忆器成功模拟了SNN规则:短期到长期记忆的过渡 (STM-LTM),配对脉冲促进 (PPF) 和峰值时间依赖的可塑性 (STDP).
- 在绿色和蓝色波长中,由于诱导的亚间隙状态,可以实现可见光灵敏度.
- 显示了高光/暗比 (179在365nm,93在405nm,12在505nm) 的结果.
结论:
- 化IGZO光电子记忆器表现出卓越的可见光灵敏度,并模拟关键的SNN功能.
- 该设备显示了将其集成到基于IGZO的高分辨率显示器中,以实现智能自处理能力的巨大潜力.
- 这项工作克服了基于AOS的神经形态传感器在可见光检测方面的局限性.
