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Carbon Nanotube‐Based Optoelectronic Synaptic Thin‐Film Transistors at 940 Nm for Covert Neuromorphic Visual Surveillance and Image Recognition

神经形态工程学 材料科学 晶体管 光电子学 突触后电流 兴奋性突触后电位 碳纳米管 卷积神经网络 计算机科学 频道(广播) 隐蔽的 MNIST数据库 能源消耗 电导 记忆电阻器 功率(物理) 纳米技术 碳纤维 突触后电位 电极 利用 能量(信号处理) 突触 人工神经网络 尖峰神经网络 高效能源利用
作者
Lingzhi Wu,Shuangshuang Shao,Nianzi Sui,Suyun Wang,Li J,J Q Xu,Chengyong Xu,Manman Luo,Li M,Weibing Gu,Jianwen Zhao
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
标识
DOI:10.1002/adfm.76005
摘要

ABSTRACT In this work, we report single‐walled carbon nanotubes (SWCNTs) synaptic transistors with high photoresponsivity at 940 nm, achieved by functionalizing the channel with the narrow‐bandgap photosensitive molecule‐IEICO‐4F. Under 940‐nm pulsed illumination, the devices exhibit clear synaptic behaviors, including excitatory postsynaptic current (EPSC), paired‐pulse facilitation, and a tunable transition from short‐term to long‐term plasticity. The optoelectronic synaptic transistors operate at V DS of −10 µV with an ultra‐low energy consumption of 54.8 aJ per synaptic event and maintain stable EPSCs after 30 days of ambient storage, demonstrating outstanding power efficiency and long‐term reliability. Leveraging our device's performance, we demonstrate a covert, event‐driven 940‐nm Near‐infrared (NIR) optical tripwire for monitoring indoor trajectories under near‐dark conditions. Furthermore, we exploit the device's conductance states to emulate network weights, achieving 96.63% accuracy on MNIST with a spiking neural network and demonstrating its utility in covert imaging by attaining 91.37% aircraft recognition accuracy with a convolutional neural network under 940‐nm NIR illumination.
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