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據(jù)中國科學院消息，在前期納米柱相關(guān)研究工作的基礎上（Journal of Alloys and Compounds 2023, 966: 171498；Optics Express, 2023, 31: 8128；Nano Energy 2022, 100: 107437），最近中國科學院蘇州納米所陸書龍團隊成功研發(fā)了一種基于GaN基納米柱/石墨烯異質(zhì)結(jié)的人工突觸器件。 GaN基納米柱具有表面體積比大、穩(wěn)定性高和能帶連續(xù)可調(diào)等優(yōu)勢，但是其能否作為一種理想材料制備人工突觸器件，用于低功耗地模擬生物突觸特性，是值得研究的問題。 實驗證明，在光刺激下該器件能夠有效模擬神經(jīng)突觸特性，包括記憶特性、動態(tài)的“學習-遺忘”特性和光強依賴特性，可以實現(xiàn)從短期記憶（STM）到長期記憶特性（LTM）的轉(zhuǎn)變（圖1）。 
上述研究成果以Realize low-power artificial photonic synapse based on (Al,Ga)N nanowire/graphene heterojunction for neuromorphic computing為題發(fā)表于APL Photonics，第一作者是中國科學院蘇州納米所博士生周敏。 在上述納米柱陣列的基礎上，該團隊提取了單根GaN納米柱，實現(xiàn)了人工突觸器件的制備，并與器件電導性能相結(jié)合，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模擬對數(shù)字圖像的識別，識別準確率可在30個訓練周期后高達 93%（圖2）。由于單根GaN納米柱的體積極小，單次脈沖能耗可低至 2.72×10-12 J，這有助于研發(fā)低功耗的神經(jīng)網(wǎng)絡計算系統(tǒng)。相關(guān)研究成果以Light-stimulated low-power artificial synapse based on a single GaN nanowire for neuromorphic computing為題發(fā)表于Photonics Research，共同第一作者是中國科學院蘇州納米所博士生周敏和副研究員趙宇坤。
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