Квантовые микропиллары создают нейроподобные колебания под воздействием света

Исследователи из Международной иберийской нанотехнологической лаборатории (INL) разработали инновационное нейроморфное фотонное устройство, имитирующее функции биологических нейронов с помощью света. Новая технология, описанная в журнале Scientific Reports в статье "Light-induced negative differential resistance and neural oscillations in neuromorphic photonic semiconductor micropillar sensory neurons", представляет собой значительный прорыв в области нейроморфных вычислений.
Квантовые микропиллары создают нейроподобные колебания под воздействием света
Изображение носит иллюстративный характер

Созданное устройство представляет собой полупроводниковый нейрон, способный обрабатывать оптическую информацию через самоподдерживающиеся колебания. Ключевой особенностью разработки является использование света для управления отрицательным дифференциальным сопротивлением (NDR) в микропилларном квантовом резонансном туннельном диоде (RTD).

Технически устройство выполнено в виде микропилларных RTD-фотодетекторов из n-типа арсенида галлия диаметром от 6 до 10 микрометров. Конструкция включает слои квантовых ям с двойным барьером для квантового резонансного туннелирования. Активация происходит при воздействии ближнего инфракрасного света с длиной волны 830 нанометров, что вызывает колебания с частотой около 350 килогерц.

Исследователи обнаружили, что в темных условиях устройство демонстрирует только положительное дифференциальное сопротивление без самоподдерживающихся колебаний. Однако при воздействии ближнего инфракрасного света возникает область отрицательного дифференциального сопротивления, генерирующая самоподдерживающиеся колебания напряжения. Примечательно, что эти пачечные колебания можно активировать или подавлять путем модуляции входной оптической мощности.

Устройства продемонстрировали стабильное колебательное поведение на протяжении длительных циклов измерений (более 10³ циклов). Импульсно-модулированное освещение позволило контролировать возбуждение и подавление пачечной активности, что имитирует поведение биологических нейронов.

По сравнению с предыдущими подходами, новая технология имеет ряд существенных преимуществ. Она объединяет как сенсорное восприятие, так и колебательное поведение в одном устройстве, устраняя необходимость во внешних компонентах или дополнительных схемах. Это обеспечивает преимущества в скорости, энергоэффективности и миниатюризации. Кроме того, технология совместима с существующими технологиями LiDAR и 3D-сенсорами.

Потенциальные применения этой технологии включают высокоскоростные, энергоэффективные системы искусственного зрения, нейроморфные вычисления на периферийных устройствах и биоинспирированные вычислительные системы следующего поколения. Интеграция оптических сенсорных функций с нейроподобной обработкой в едином устройстве открывает новые возможности для создания более эффективных и компактных нейроморфных систем.


Новое на сайте

19989Шесть историй, которые умещаются на ладони 19986Как 30 000 аккаунтов Facebook оказались в руках вьетнамских хакеров? 19985LofyGang вернулась: как бразильские хакеры охотятся на геймеров через поддельные читы 19984Автономная проверка защиты: как не отстать от ИИ-атак 19983Взлом Trellix: хакеры добрались до исходного кода одной из ведущих компаний по... 19982Почему почти 3000 монет в норвежском поле перевернули представление о викингах? 19981Как поддельная CAPTCHA опустошает ваш счёт и крадёт криптовалюту? 19980Слежка за каждым шагом: как ИИ превращает государство в машину тотального контроля 19979Как хакеры грабят компании через звонок в «техподдержку» 19978Почему именно Нью-Йорк стал самым уязвимым городом восточного побережья перед... 19977Как одна команда git push открывала доступ к миллионам репозиториев 19976Зачем древние народы убивали ножами и мечами: оружие как основа власти 19975Как Python-бэкдор DEEPDOOR крадёт ваши облачные пароли незаметно? 19974Послание в бутылке: математика невозможного 19973Почему ИИ-инфраструктура стала новой целью хакеров быстрее, чем ждали все?
Ссылка