Microneural Network System Based on MoS2/h-BN/Graphene van der Waals Heterojunction Transistor

异质结 晶体管 石墨烯 范德瓦尔斯力 材料科学 光电子学 与非门 计算机科学 逻辑门 纳米技术 电气工程 物理 工程类 电压 分子 量子力学 算法
作者
Xiangkai Liu,Zhongzheng Wang,Hao Huang,Congye Liu,Wencheng Niu,Zhengdao Xie,Dandan Hao,Houqiang Fu,Xingqiang Liu,Xuming Zou,Fukai Shan,Zhenyu Yang
出处
期刊:ACS applied nano materials [American Chemical Society]
卷期号:6 (17): 16046-16054 被引量:3
标识
DOI:10.1021/acsanm.3c03220
摘要

The integration of data storage and computing capabilities into a single physical component has led to the development of a microneuronal network system with high precision and speed rates. To achieve this system architecture, bold innovations in the underlying hardware structure and neural network architecture are required. This article introduces an optoelectronic storage device based on the MoS2/h-BN/graphene van der Waals heterojunction transistor. At room temperature, the transistor exhibits an electron mobility of up to 340 cm2/(V·s) and a large storage window due to its unique van der Waals heterojunction. The transistor's reconfigurable nonvolatile optoelectronic properties enable the construction of logic gates, including "AND", "OR", "NAND", and "NOR". Leveraging these logic gates, a microneural network system is created that simulates future machine vision applications. The system achieves a remarkable recognition rate of 96.3% for images in a multidimensional color space, demonstrating the significant development potential of the microneural network system based on the MoS2/h-BN/graphene vdW heterojunction transistor in future machine vision.
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