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我校宿杰、曹明惠課題組在Advanced?Functional Materials上發(fā)表類腦神經(jīng)形態(tài)器件研究成果

作者:臧敏    來源:電子信息學(xué)院      編輯:伍恒犁   日期:2024年03月04日 17:01   閱讀:1

新聞網(wǎng)訊 近日,我校電子信息學(xué)院宿杰、曹明惠課題組在國際頂級期刊《Advanced?Functional Materials》(中科院大類一區(qū),影響因子:19.0)上發(fā)表題為“Flexible Zn-TCPP Nanosheet-Based Memristor for Ultralow-Power Biomimetic Sensing System and High-Precision Gesture Recognition”的研究論文(https://doi.org/10.1002/adfm.202316397)。研究生王一龍為論文第一作者,宿杰和曹明惠為共同通訊作者,我校為唯一通訊單位,該項目得到國家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和固體微結(jié)構(gòu)國家重點實驗室開放課題等項目的支持。

研究團隊成功開發(fā)出柔性Zn-TCPP納米片憶阻器(FNBM),與以往的柔性人工突觸器件相比,該FNBM具有更低的工作電壓和功耗。這項研究的不僅是實現(xiàn)了突觸行為的有效可調(diào)性,從而促進了聯(lián)想學(xué)習(xí)、記憶計算和認知功能的實現(xiàn)。研究團隊還受生物學(xué)啟發(fā),該FNBM與棉纖維壓阻傳感器集成的柔性仿生傳感系統(tǒng)可以記憶壓力和變形電流,從而模擬機械刺激下的學(xué)習(xí)-遺忘-再學(xué)習(xí)特性。為憶阻器的應(yīng)用帶來了更多的可能性。特別是通過自建數(shù)據(jù)集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算,系統(tǒng)對手勢的識別率高達到了97.24%,即是在10%高斯噪聲或5mm彎曲狀態(tài)的影響下仍保持在較高水平。因此,該超低功耗柔性仿生傳感系統(tǒng)在多模塊集成人工智能領(lǐng)域顯示出巨大的潛力,為未來低功耗仿生機器人的發(fā)展帶來了更廣闊的可能性。



    

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