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據中國科學(xué)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(xué)院蘇州納米所陸書(shū)龍團隊成功研發(fā)了一種基于GaN基納米柱/石墨烯異質(zhì)結的人工突觸器件。 GaN基納米柱具有表面體積比大、穩定性高和能帶連續可調等優(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(wèn)題。 實(shí)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(dòng)態(tài)的“學(xué)習-遺忘”特性和光強依賴(lài)特性，可以實(shí)現從短期記憶（STM）到長(cháng)期記憶特性（LTM）的轉變（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A(yíng)PL Photonics，第一作者是中國科學(xué)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(shí)現了人工突觸器件的制備，并與器件電導性能相結合，構建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模擬對數字圖像的識別，識別準確率可在30個(gè)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(luò )計算系統。相關(guān)研究成果以L(fǎng)ight-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(xué)院蘇州納米所博士生周敏和副研究員趙宇坤。
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