长春光机所双模态神经形态器件借光信号提升机器嗅觉气体分类准确率
长春光机所李绍娟研究员团队构建基于MoS2/SnS2浮栅异质结构的视觉-嗅觉双模态神经形态器件，可同时响应光信号与气体信号并在器件层面融合，成果发表于Advanced Materials。器件活性面积148 µm²、静态功耗3.4 µW，引入光模态后12种气体分类准确率由52.24%升至98.27%，51种混合气体识别准确率为89.32%。
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所的精密光学、光学制造、大口径光学与激光加工研究。
长春光机所李绍娟研究员团队构建基于MoS2/SnS2浮栅异质结构的视觉-嗅觉双模态神经形态器件，可同时响应光信号与气体信号并在器件层面融合，成果发表于Advanced Materials。器件活性面积148 µm²、静态功耗3.4 µW，引入光模态后12种气体分类准确率由52.24%升至98.27%，51种混合气体识别准确率为89.32%。