Optically Controlled P–Cu<sub><i>x</i></sub>O-Based Artificial Synaptic Device for Neuromorphic Applications
Notice bibliographique
Résumé
Memristor-based optoelectronic artificial synapses have a great potential to enhance the efficiency of future neuromorphic computing. Like neurons of the retina, they have the potential to enable real-time visual preprocessing. This highlights the growing importance of improving optoelectronic artificial synapses for next-generation neuromorphic computing and neuromorphic visual systems. These artificial synapses can enhance neuromorphic visual systems, extending their capabilities beyond visible light. This study introduces a P-type copper oxide-based optical memristor device that exhibits fundamental biosynaptic characteristics like long-term potentiation (LTP) and long-term depression (LTD), which can be tuned using optical stimuli. These LTP/LTD characteristics were used as weights in a single-layer perceptron neural network to classify the MNIST data set using an off-chip training algorithm. We also demonstrated light-induced short-term plasticity and optical paired-pulse facilitation, which are the two important characteristics of neurons of the human retina that help in image preprocessing. We also implemented Pavlovian conditioning on the device using a combination of electrical and optical stimuli. These results indicate the possibility of using this device as an optically controlled artificial synaptic device for neuromorphic vision sensor applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».