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Shi‐Jun Liang
Author with expertise in Graphene: Properties, Synthesis, and Applications
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2022 roadmap on neuromorphic computing and engineering

Dennis Christensen et al.Jan 12, 2022
Modern computation based on the von Neumann architecture is today a mature cutting-edge science. In the Von Neumann architecture, processing and memory units are implemented as separate blocks interchanging data intensively and continuously. This data transfer is responsible for a large part of the power consumption. The next generation computer technology is expected to solve problems at the exascale with 1018 calculations each second. Even though these future computers will be incredibly powerful, if they are based on von Neumann type architectures, they will consume between 20 and 30 megawatts of power and will not have intrinsic physically built-in capabilities to learn or deal with complex data as our brain does. These needs can be addressed by neuromorphic computing systems which are inspired by the biological concepts of the human brain. This new generation of computers has the potential to be used for the storage and processing of large amounts of digital information with much lower power consumption than conventional processors. Among their potential future applications, an important niche is moving the control from data centers to edge devices. The aim of this Roadmap is to present a snapshot of the present state of neuromorphic technology and provide an opinion on the challenges and opportunities that the future holds in the major areas of neuromorphic technology, namely materials, devices, neuromorphic circuits, neuromorphic algorithms, applications, and ethics. The Roadmap is a collection of perspectives where leading researchers in the neuromorphic community provide their own view about the current state and the future challenges. We hope that this Roadmap will be a useful resource to readers outside this field, for those who are just entering the field, and for those who are well established in the neuromorphic community. https://doi.org/10.1088/2634-4386/ac4a83
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Synergistic Effects of Plasmonics and Electron Trapping in Graphene Short-Wave Infrared Photodetectors with Ultrahigh Responsivity

Zefeng Chen et al.Dec 24, 2016
Graphene's unique electronic and optical properties have made it an attractive material for developing ultrafast short-wave infrared (SWIR) photodetectors. However, the performance of graphene SWIR photodetectors has been limited by the low optical absorption of graphene as well as the ultrashort lifetime of photoinduced carriers. Here, we present two mechanisms to overcome these two shortages and demonstrate a graphene-based SWIR photodetector with high responsivity and fast photoresponse. In particular, a vertical built-in field is employed in the graphene channel for trapping the photoinduced electrons and leaving holes in graphene, which results in prolonged photoinduced carrier lifetime. On the other hand, plasmonic effects were employed to realize photon trapping and enhance the light absorption of graphene. Thanks to the above two mechanisms, the responsivity of this proposed SWIR photodetector is up to a record of 83 A/W at a wavelength of 1.55 μm with a fast rising time of less than 600 ns. This device design concept addresses key challenges for high-performance graphene SWIR photodetectors and is promising for the development of mid/far-infrared optoelectronic applications.
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Electron Thermionic Emission from Graphene and a Thermionic Energy Converter

Shi‐Jun Liang et al.Jan 12, 2015
In this paper, we propose a model to investigate the electron thermionic emission from a single-layer graphene (ignoring the effects of substrate) and to explore its application as the emitter of thermionic energy convertor (TIC). An analytical formula has been derived, which is a function of temperature, work function and Fermi energy level. The formula is significantly different from the traditional Richardson-Dushman (RD) law for which it is independent of mass to account for the supply function of the electrons in the graphene behaving like massless Fermion quasiparticles. By comparing with a recent experiment [Kaili Jiang et al., Nano Research 7, 553 (2014)] measuring electron thermionic emission from a suspended single layer graphene, our model predicts that the intrinsic work function of a single-layer graphene is about 4.514 eV with a Fermi energy level of 0.083 eV. For a given work function, a new scaling of $T^{3}$ is predicted, which is different from the traditional RD scaling of $T^2$. If the work function of the graphene is lowered to 2.5 to 3 eV, and the Fermi energy level is increased to 0.8 to 0.9 eV, it is possible to design a graphene cathode based TIC operating at around 900 K or lower, as compared with the metal-based cathode TIC (operating at about 1500 K). With a graphene based cathode (work function = 4.514 eV) at 900 K, and a metallic based anode (work function = 2.5 eV) like LaB$_6$ at 425 K, the efficiency of our proposed-TIC is about 45$\%$
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Skin‐Inspired in‐Sensor Encoding of Strain Vector Using Tunable Quantum Geometry

Zenglin Liu et al.Dec 4, 2024
Abstract Human skin provides crucial tactile feedback, allowing to skillfully perceive various objects by sensing and encoding complex deformations through multiple parameters in each tactile receptor. However, replicating this high‐dimensional tactile perception with conventional materials' electronic properties remains a daunting challenge. Here, a skin‐inspired method is presented to encode strain vectors directly within a sensor. This is achieved by leveraging the strain‐tunable quantum properties of electronic bands in the van der Waals topological semimetal T d ‐WTe 2 . Robust and independent responses are observed from the second‐order and third‐order nonlinear Hall signals in T d ‐WTe 2 when subjected to variations in both the magnitude and direction of strain. Through rigorous temperature‐dependent measurements and scaling law analysis, it is established that these strain responses primarily stem from quantum geometry‐related phenomena, including the Berry curvature and Berry‐connection polarizability tensor. Furthermore, the study demonstrates that strain‐dependent nonlinear Hall signals can efficiently encode high‐dimensional strain information using a single device. This capability enables accurate and comprehensive sensing of complex strain patterns in the embossed character “NJU”. The findings highlight the promising application of topological quantum materials in advancing next‐generation, bio‐inspired flexible electronics.