本發明涉及光纖器件及仿生神經形態計算領域,特別是涉及一種基于電光雜化器件的仿生梯級神經元。
背景技術:
1、物聯網人工智能技術在過去的十幾年時間里發生了飛速發展,它將人工智能技術嵌入到物聯網設備和系統中,以提高數據分析、智能決策和自主學習的能力。其中,動態視覺信息處理技術作為物聯網人工智能技術中的重要環節,是賦予自動駕駛、安全監控、智能家居等實際應用中圖像數據收集、分析、處理及決策能力的關鍵。在當前大數據時代下,動態視覺信息處理技術需要更高的信息傳輸以及處理速率,以實時、高效地捕捉和分析動態圖像數據,這對設備系統的信號延遲、計算效率及通信速率方面提出了更高要求。
2、仿生光電神經形態計算器件的發展為動態視覺信息處理技術提供了一種實施方案。該領域通過設計電子器件的材料、結構以及調控方式,在電學或光學等行為上模仿了生物的神經元和突觸機制,以實現計算任務。尤其是,近來研究者利用電子器件中開發有關昆蟲的梯級神經元行為的仿生梯級神經元,能夠針對性融合時空信息對動態視覺圖像信息實現原位感知及高效處理。但是,為解決這一問題需要增加額外的光電轉換模塊及通信設備,從而導致系統計算及能源利用效率的降低。
3、近年來,基于光纖器件的計算平臺獲得了極大發展。通過在光纖基礎上構建電光調制器,利用電驅動信號調控光信息傳輸行為,能夠實現全光纖通信與計算平臺。然而,現有的光纖電光調制器在仿生神經元行為以及神經形態計算能力上還存在空白,亟待發展。
技術實現思路
1、基于此,本發明的目的在于,提供一種基于電光雜化器件的仿生梯級神經元,在光纖的透射或反射譜上實施仿生光纖梯級神經元行為,實現動態視覺信息處理功能。
2、一種基于電光雜化器件的仿生梯級神經元,包括光纖跳線和設置在光纖跳線的端面上的電光調制器;所述電光調制器包括一調制層,其光電特性隨外界刺激變化,所述調制層接收來自光纖跳線的光束信號,根據變化的光電特性產生變化的信號響應,實現仿生神經元的模擬行為。
3、進一步地,所述電光調制器包括層疊設置的底部電極、調制層和頂部電極,所述底部電極和頂部電極與外部的電壓信號源電連接,向調制層提供可變化的電壓刺激,以控制調制層的光電特性變化。
4、進一步地,所述電光調制器包括層疊設置的底部電極、調制層、頂部電極,和可調節電壓的電壓信號源;所述電壓信號源通過底部電極和頂部電極向調制層提供可變化的電壓刺激,以控制調制層的光電特性變化。
5、進一步地,所述底部電極全覆蓋光纖跳線的芯徑的端面;所述調制層分布在底部電極的區域內,與底部電極共中心,且大于底部電極面積的3/5;所述頂部電極分布在調制層的區域內,與調制層共中心,且大于調制層面積的2/5。
6、進一步地,所述底部電極與頂部電極采用透明導電材料。
7、進一步地,所述調制層為二維材料。
8、進一步地,所述光纖跳線為單模光纖或多模光纖。
9、本發明還提供了一種基于電光雜化器件的仿生梯級神經元的制作方法,包括步驟:
10、在光纖跳線的端面上沉積底部電極;
11、在底部電極上復合二維材料形成調制層;
12、在調制層上沉積頂部電極。
13、進一步地,還包括步驟:
14、在光纖跳線的端面上沉積底部電極;
15、在底部電極上復合二維材料形成調制層;
16、在調制層上沉積頂部電極;
17、通過導線連接底部電極與電壓信號源以及頂部電極與電壓信號源。
18、進一步地,在底部電極上復合二維材料形成調制層之前還包括步驟:制備得到二維材料。
19、為了更好地理解和實施,下面結合附圖詳細說明本發明。
1.一種基于電光雜化器件的仿生梯級神經元,其特征在于:包括光纖跳線和設置在光纖跳線的端面上的電光調制器;所述電光調制器包括一調制層,其光電特性隨外界刺激變化,所述調制層接收來自光纖跳線的光束信號,根據變化的光電特性產生變化的信號響應,實現仿生神經元的模擬行為。
2.根據權利要求1所述的基于電光雜化器件的仿生梯級神經元,其特征在于:所述電光調制器包括層疊設置的底部電極、調制層和頂部電極,所述底部電極和頂部電極與外部的電壓信號源電連接,向調制層提供可變化的電壓刺激,以控制調制層的光電特性變化。
3.根據權利要求1所述的基于電光雜化器件的仿生梯級神經元,其特征在于:所述電光調制器包括層疊設置的底部電極、調制層、頂部電極,和可調節電壓的電壓信號源;所述電壓信號源通過底部電極和頂部電極向調制層提供可變化的電壓刺激,以控制調制層的光電特性變化。
4.根據權利要求2或3所述的基于電光雜化器件的仿生梯級神經元,其特征在于:所述底部電極全覆蓋光纖跳線的芯徑的端面;所述調制層分布在底部電極的區域內,與底部電極共中心,且大于底部電極面積的3/5;所述頂部電極分布在調制層的區域內,與調制層共中心,且大于調制層面積的2/5。
5.根據權利要求4所述的基于電光雜化器件的仿生梯級神經元其特征在于:所述底部電極與頂部電極采用透明導電材料。
6.根據權利要求5所述的基于電光雜化器件的仿生梯級神經元其特征在于:所述調制層為二維材料。
7.根據權利要求6所述的基于電光雜化器件的仿生梯級神經元,其特征在于:所述光纖跳線為單模光纖或多模光纖。
8.一種基于電光雜化器件的仿生梯級神經元的制作方法,其特征在于:包括步驟:
9.根據權利要求8所述的基于電光雜化器件的仿生梯級神經元的制作方法,其特征在于:還包括步驟:
10.根據權利要求8或9所述的基于電光雜化器件的仿生梯級神經元的制作方法,其特征在于:在底部電極上復合二維材料形成調制層之前還包括步驟:制備得到二維材料。