用于神经形态控制系统的钙钛矿基记忆发光二极管中离子介导的重组动力学

以下文章来源于Artificial Synapse ，作者Synapse

研究背景

神经形态计算因其在处理涉及优化和控制的内存密集型计算任务时的高效率而受到广泛关注。采用冯诺伊曼架构的数字计算由于内存和处理内核的物理分离而效率低下。在内存繁重的计算任务中，数据必须在内存和处理内核之间频繁穿梭。这对于负责微调、调节和适应信号的控制系统来说尤其如此。控制系统是一个计算模型，其中系统输入用于驱动系统达到理想的最佳状态，同时调节稳定性水平。控制系统的动态性质意味着其操作高度依赖内存(以访问过去或历史值)。以数字方式计算此类动态系统需要高速顺序运算或大规模并行模拟运算。

研究成果

由于记忆和计算的共定位，神经形态设备可以帮助更高效地执行记忆繁重的任务。在生物系统中，快速动力学是快速通信所必需的，而慢速动力学则有助于放大噪音信号和调控过程(如适应)--这种双重动力学是神经形态控制系统的关键。钙钛矿由于其离子、电子和光学耦合特性，表现出比传统半导体复杂得多的现象，从而导致可调控的漂移、离子扩散、载流子和辐射重组动力学。利用这一点，设计出一种具有必要的慢-快双重动力学的双发射器串联器件。在此，Arindam Basu & Nripan Mathews教授等人介绍了一种钙钛矿有机串联发光二极管，由于绿色发光的准二维钙钛矿层和红色发光的有机层之间存在离子介导的重组区调制，该二极管能够调制其发射光谱和强度。演示了发光二极管中与频率相关的响应以及对发射强度和光谱的高动态范围记忆。利用发射读出，图像对比度增强作为神经形态预处理步骤，提高了模式识别能力。作为使用该设备的慢-快动态的概念证明，对抑制返回机制进行了物理仿真。相关研究以“Ion-mediated recombination dynamics in perovskite-based memory light-emitting diodes for neuromorphic control systems”为题发表在Advanced Materials期刊上。

图文导读

Figure 1. Neuromorphic control system based on organic-perovskite tandem memory LED.

Figure 2. Color transition in tandem perovskite LED attained through electrical excitation.

Figure 3. Recombination zone engineering and uniformity.

Figure 4. Neuromorphic preprocessing for contrast enhancement using the tandem LED.

总结与展望

总之，作者推出了首款具有电可编程发射光谱和强度的过氧化物有机串联记忆发光二极管通过选择性电荷传输研究以及光致发光和电致发光测量的比较，从机理上研究了离子介导的混合钙钛矿-有机串联记忆 LED 重组区的扩大。该器件独特的慢-快时间动态和双时间常数使我们能够展示物理上高效的神经形态控制处理。通过使用钙钛矿有机串联器件作为基底，我们进行了记忆密集型计算，包括通过将电刺激作为输入并捕捉发射输出来增强对比度和抑制回波。在实验中，将串联记忆 LED 阵列用作神经形态预处理器，以增强嘈杂数字的对比度并保持识别准确性。与众不同的是，通过实验模拟双慢-快突触连接，我们可以展示回流抑制、尖峰频率适应和注意力切换机制。对比度增强和抑制返回都是记忆密集型任务，而神经形态控制系统可以更高效地完成这些任务。我们利用卤化物钙钛矿中复杂的离子介导的重组动力学和串联结构中的慢-快相互作用，在作为基底的器件上执行记忆密集型任务的方法，对神经形态光子计算也有重要意义。进一步的发展方向包括新颖的器件工程以实现更广泛的光谱和强度控制，以及记忆发光二极管与光敏晶闸管的协同集成。

文献链接

Ion-mediated recombination dynamics in perovskite-based memory light-emitting diodes for neuromorphic control systems

https://doi.org/10.1002/adma.202305857

转自：“i学术i科研”微信公众号

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