元件能否可以像人類視網膜那樣，在每個像素上把感知、存儲、計算功能集于一體？科學家提出了開發感知、存儲、計算“全在一”視網膜硬件的構想。近日，山西師范大學教授許小紅、副教授薛武紅與復旦大學教授周鵬、南方科技大學副教授周菲遲合作，提出并構建全范德華二硫化硒/六方氮化硼/銅銦二磷六硫基鐵電場效應晶體管，通過光誘導鐵電極化翻轉實現優異的存儲性能和感知-存儲-計算一體化的神經形態視覺系統。研究成果以“基于全范德華力光電鐵電場效應晶體管的人工視覺集成內存傳感器和計算器”為題，在Advanced Science期刊上發表。山西師范大學博士研究生王鵬為論文的第一作者，該研究成果得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金項目的資助。
在單一器件中構建多態存儲和感存算“全在一”功能器件，可以避免由傳感、存儲和處理單元的物理分離所引起的高能耗、時間延遲和高硬件成本問題，有望滿足大數據時代對海量信息進行高效處理的需求，已成為當前科技前沿熱點。基于鐵電、介電層、光電半導體結構的神經形態器件具有非易失性、讀寫速度快、多態存儲、功耗低等特點。在電場和光場激勵下，鐵電極化翻轉形成不同比例的混合鐵電疇，有望實現多態存儲和感存算“全在一”的神經形態視覺功能器件。
基于新材料和新器件架構，該團隊構建全范德華二硫化硒/六方氮化硼/銅銦二磷六硫基鐵電場效應晶體管，將高性能非易失存儲器和感存算“全在一”神經形態視覺系統集成到單個鐵電場效應晶體管中。該器件具有105的高開關比、超過10年的存儲保持時間和128個（7位編碼）非易失存儲態。同時，基于光誘導鐵電極化翻轉成功模擬了突觸可塑性和聯想學習等；并利用非線性光學響應和多態存儲特性構建儲備池計算系統，手寫字母識別準確率高達93.62%，成功實現了感存算“全在一”神經形態視覺系統。這項工作為新興的緊湊型神經形態光電混合系統提供了一種策略，有望應用于智能機器人、無人駕駛技術和其他人工智能等領域。
相關論文信息：https://doi.org/10.1002/advs.202305679
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