Sistemas neurais artificiais multifuncionais e diversos podem incorporar plasticidade multimodal, memória e funções de aprendizado supervisionado para auxiliar a computação neuroma³rfica . Em um novo relatório, Jinran Yu e uma equipe de pesquisa em nanoenergia, nanociaªncia e ciência de materiais na China e nos EUA, apresentaram uma sinapse artificial mecanofota´nica bioinspirada com plasticidade a³ptica e meca¢nica sinanãrgica. A equipe usou um transistor optoeletra´nico feito de heteroestrutura de dissulfeto de grafeno / molibdaªnio (MoS 2 ) e um nanogerador triboelanãtrico integradopara compor a sinapse artificial. Eles controlaram a transferaªncia / troca de carga na heteroestrutura com potencial triboelanãtrico e modularam os comportamentos optoeletra´nicos da sinapse prontamente, incluindo fotocorrentes pa³s-sina¡pticas, fotossensibilidade e fotocondutividade. A sinapse artificial mecanofota´nica éuma implementação promissora para imitar o complexo sistema nervoso biola³gico e promover o desenvolvimento da inteligaªncia artificial interativa. O trabalho já foi publicado na Science Advances .

O cérebro humano pode integrar tarefas de cognição, aprendizagem e memória por meio de interações auditivas, visuais, olfativas e somatossensoriais . Este processo édifa­cil de ser imitado usando arquiteturas convencionais de von Neumann que requerem funções sofisticadas adicionais . As redes neurais inspiradas no cérebro são feitas de vários dispositivos sina¡pticos para transmitir informações e processar usando o peso sina¡ptico. A sinapse fota´nica emergente combina a modulação neuroma³rfica a³tica e elanãtrica e computação para oferecer uma opção favora¡vel com alta largura de banda, velocidade rápida e baixo cross-talk para reduzir significativamente o consumo de energia. Movimentos biomeca¢nicos, incluindo toque, piscar de olhos e acenar com o braa§o, são outros gatilhos onipresentes ou sinais interativos para operar eletra´nicos durante a plastificação de sinapses artificiais . Neste trabalho, Yu et al. apresentou uma sinapse mecanofota´nica artificial com plasticidade meca¢nica e a³ptica sinanãrgica. O dispositivo continha um transistor optoeletra´nico e um nanogerador triboelanãtrico integrado (TENG) em modo de separação de contato. As sinapses mecano-a³pticas artificiais possuem grande potencial funcional como interfaces optoeletra´nicas interativas, retinas sintanãticas e robôs inteligentes.

O cérebro humano e suas sensações biomeca¢nicas e visuais associadas são essenciais para adquirir informações somatossensoriais e visuais. O cérebro contanãm uma variedade de neura´nios que recebem sinais interativos por meio de vários modos para implementar a computação neuroma³rfica na área de associação multissensorial. Sinapses de pontos importantes de conexão entre dois neura´nios adjacentes durante as transmissaµes de informações neurais. Yu et al. foram bioinspirados pelo cérebro e sistema nervoso para desenvolver uma sinapse artificial mecanofota´nica com plasticidade meca¢nica e a³ptica sinanãrgica. A sinapse artificial mecanofota´nica incluiu um transistor optoeletra´nico e TENG integrado ( nanogerador triboelanãtrico ). Durante os experimentos, a equipe usou deposição de vapor qua­mico para depositar grafeno monocamada no transistor optoeletra´nico, que eles então empilharam em um floco de sulfeto de molibdaªnio multicamadas (MoS 2 ) em um substrato de dia³xido de sila­cio. Usando a configuração experimental, Yu et al. poderia perceber a modulação a³ptica e meca¢nica sinanãrgica na plasticidade sina¡ptica.

Para testar a praticidade do disparo do potencial triboelanãtrico, a equipe caracterizou a tensão de saa­da do TENG versus deslocamento meca¢nico usando um circuito de teste, onde conectou o capacitor dielanãtrico do transistor e o capacitor do sistema de teste com o TENG em paralelo. Otimizando o MoS 2espessura na heteroestrutura, Yu et al. melhorou a fotossensibilidade do dispositivo e o desempenho elanãtrico para influenciar potencialmente o dispositivo para aplicações emnívelde sistema. Para caracterizar o transistor mecano-optoeletra´nico, eles mediram o desempenho de saa­da sob efeitos sinanãrgicos para o deslocamento e iluminação do TENG com LED verde em diferentes intensidades de potaªncia. Para então entender a fotorresponsividade sintoniza¡vel do transistor mecanofota´nico do dispositivo, eles estudaram a influaªncia do deslocamento meca¢nico na fotocorrente e na fotossensibilidade. Um deslocamento mais positivo pode induzir fotocorrente maior e maior foto-receptividade em relação aonívelde Fermi dependente do campo elanãtrico e estados eletra´nicos na heteroestrutura. A fotorresposta relacionada ao deslocamento meca¢nico melhorou a fotossensibilidade do dispositivo enquanto regula o recurso em umníveldesejado sob demanda.

A equipe então regulou a condutividade do canal do transistor usando deslocamento meca¢nico e iluminação de luz; fundamental para a plasticidade multimodal em sinapses artificiais mecanofota´nicas. Eles mantiveram a corrente pa³s-sina¡ptica basal(PSC) esta¡vel em diferentes na­veis sob diferentes estados de deslocamento como um pré-requisito para realizar fotorrespostas sina¡pticas. O trabalho mostrou os efeitos dos comportamentos elanãtricos modulados por potencial triboelanãtrico e optoelanãtricos sobre a corrente pa³s-sina¡ptica. Eles mantiveram a sinapse artificial mecanofota´nica por mais de uma hora sem alterações para fornecer evidaªncias para implementar o ma³dulo a³ptico e meca¢nico sinanãrgico para plasticidade sina¡ptica de longo prazo. A equipe creditou a diminuição da corrente pa³s-sina¡ptica (PSC) a  densidade enfraquecida de buracos no grafeno usado dentro da configuração, por outro lado, eles creditaram os PSCs persistentes a estados localizados no MoS 2e o campo triboelanãtrico direcional. Por exemplo, durante a iluminação de luz, elanãtrons fotogerados poderiam ser induzidos no MoS 2. Quando comparado ao trabalho anterior de dispositivos sina¡pticos bioinspirados , a presente sinapse artificial mecanofota´nica realizou simultaneamente a plastificação de modo duplo por meio de sinais meca¢nicos e visuais.

Yu et al. examinou ainda os efeitos sinanãrgicos da sinapse artificial sob entradas de pulso de luz incorporando diversas informações Espaço-temporais. Eles então simularam uma rede neural artificial baseada em percepção de multicamadas (ANN) usando caracteri­sticas sina¡pticas tipicas para função de aprendizagem supervisionada usando o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia modificado(MNIST) conjunto de dados de imagem manuscrita. Na RNA, Yu et al. incluiu 28 x 28 neura´nios de entrada, 100 neura´nios ocultos e 10 neura´nios de saa­da totalmente conectados por meio de pesos sina¡pticos. O total de 784 neura´nios de entrada correspondia a uma imagem MNIST 28 x 28 e os 10 neura´nios de saa­da correspondiam a 10 números ara¡bicos de zero a nove. A equipe construiu a RNA bioinspirada pela retina humana, que, em contraste, contanãm bilhaµes de células nervosas para formar uma complexa rede de três camadas. Em seguida, eles mostraram como melhorar a periodicidade, estabilidade e repetibilidade do dispositivo melhorou a simulação de RNA para reconhecimento de imagem.

Desta forma, Jinran Yu e seus colegas desenvolveram uma sinapse artificial mecanofota´nica com plasticidade sina¡ptica multimodal sinanãrgica. A equipe usou o potencial triboelanãtrico para conduzir o transistor sina¡ptico e regular a troca de transferaªncia de carga na heteroestrutura para facilitar fotocorrentes pa³s-sina¡pticas, fotocondutividade persistente e fotossensibilidade. A configuração também permitiu memória de longo prazo e facilitação neural consecutiva. A equipe então simulou uma rede neural artificial (RNA) para mostrar a viabilidade da plastificação meca¢nica para promover a precisão do reconhecimento de imagem. O trabalho abrira¡ caminho para o desenvolvimento de dispositivos neuroma³rficos multifuncionais e interativos.