研究前沿：Nature Nanotechnology-光敏神经元 | 石墨烯/MoS2/WS2

在哺乳动物大脑中的认知功能（如学习），主要归因于具有前馈和反馈拓扑结构的神经元回路。在神经元内和神经元之间，这样的拓扑结构网络具有相互作用，提供兴奋和抑制调节效应。在神经形态计算中，纳米级器件组合和传播兴奋和抑制信号的神经元，仍然是难以实现的目标。

近日，英国牛津大学(University of Oxford）Ghazi Sarwat Syed，Yingqiu Zhou，Harish Bhaskaran等，在Nature Nanotechnology上发文，报道了利用MoS2、WS2和石墨烯的堆叠技术，制备了II型、二维异质结的光敏感神经元，并基于光电电荷捕获机制证明了这两种效应。

研究表明，这样的神经元提供了一种非线性的和校正的信息整合，并实现了光学传播。在机器学习中，可以有应用这样的神经元，特别是在赢者通吃网络中。然后，将这样的网络应用于模拟，以建立用于数据划分的无监督竞争学习，以及用于解决组合优化问题的合作学习。

Atomically thin optomemristive feedback neurons。
原子薄的光反馈神经元。