All optical artificial synapses based on long-afterglow material for optical neural network

人工神经网络 计算机科学 传输(电信) 光开关 材料科学 电子工程 人工智能 电信 光电子学 工程类
作者
Wenjie Lu,Qizhen Chen,Huaan Zeng,Hui Wang,Lujian Liu,Tailiang Guo,Huipeng Chen,Rui Wang
出处
期刊:Nano Research [Springer Science+Business Media]
卷期号:16 (7): 10004-10010 被引量:22
标识
DOI:10.1007/s12274-023-5566-5
摘要

Artificial neural network with broad application prospect has attracted particular attention due to the promise of solving the memory wall bottleneck. The neural devices that mix light and electricity provide more degrees of freedom for the design of artificial neural network, but they still do not get rid of the shackles that the response signal needs circuit to transmission. The exploration of all-optical neural devices (optical signal input and output) is expected to solve this problem. Here, an all-optical synaptic device simply based on a long-afterglow material is reported. The optical properties of the all-optical synaptic device are similar to the responses in biological synapses. Unique image displays and memory functions can be achieved by combining all-optical synaptic arrays with synaptic memory behavior. Furthermore, the optical summation of all-optical synaptic array pixels can be completed by combining the focusing characteristics of convex lens, which realizes the photon transmission after preprocessing multiple input signals. Particularly, the simple single-layer structure of all-optical synapses with polydimethylsiloxane (PDMS) as the carrier has high plasticity and is expected to achieve large-scale preparation. This work enriches the diversity of artificial synapses and shows the huge development potential of photoelectric artificial neural networks.
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