전 세계 인프라의 지속적인 노후화는 수동 조작, 전력 집약적 동작, 실시간 기능의 부재 등 기존 방식의 단점을 해결하기 위한 자율 모니터링 시스템에 대한 긴급한 요구를 불러오고 있다. 이에 대응하여, 본 연구에서는 지능형 균열 탐지를 위해 뉴로모픽 컴퓨팅을 활용하는 새 2D 페로브스카이트/MoS 2 이종구조 기반 접합형 전계효과 트랜지스터를 보고한다. 이 장치는 동적 이온 게이팅 메커니즘을 통해 동작하며, 2D 페로브스카이트 게이트 내의 이동성 이온이 MoS 2 채널의 공핍 영역을 조절한다. 이는 복잡한 계면 엔지니어링을 제거하면서 뉴로생물학적 신호처리에 대한 자연스러운 유사성을 제공한다. 그 결과, 높은 온/오프 비(>10 7), 준이상적인 서브스레숄 스윙(63 mV/dec), 그리고 초고 캐리어 이동도(215 cm 2 V −1 s −1 )를 포함하는 뛰어난 전기적 특성을 얻는다. 이중 게이트 아키텍처는 전압 이득 50의 인버터와 같은 재구성 가능한 논리 회로를 가능하게 하며, 빛에 의해 유도된 이온 마이그레이션은 높은 검출성(3.4 × 10 11 Jones)을 갖춘 광검출(375–914 nm)에서 광범위한 응답성을 제공한다. 또한, 이온 마이그레이션 메커니즘은 스파이크당 3.25 fJ의 초저 에너지 소비로 생체모사 시냅스 가소성을 뒷받침한다. 메모리 내(in-memory) 뉴로모픽 네트워크에 배치된 본 시스템은 회로 수준 시뮬레이션을 통해 콘크리트 균열 인식에서 91.6%의 정확도를 보이며, 에너지 효율적인 지능형 인프라 모니터링을 위한 기반 구성 요소를 확립한다.

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