二維層狀異質結被認為是構筑人工神經形態視覺傳感(比如仿生眼)最有前途的材料之一。近日，南京工業大學柔性電子(未來技術)學院黃維院士團隊創造了一種基于氣液界面共自組裝策略構筑大尺寸二維碳基異質結的普適性方法，獲得了系列勻質厘米級異質結雙層薄膜，為實現上述仿生應用提供了材料和技術支持。
目前，人工智能視覺系統一般是通過機器視覺與深度學習智能算法的結合實現，通常需要傳感器、存儲器以及處理器3個部分來完成。黃維團隊設計的這類異質結器件，簡化了器件的復雜度，像人類視覺系統一樣，將光信號的感知、存儲與處理集于一身，降低了信息在不同器件之間傳遞導致的時間延遲和能耗。
該異質結器件能耗僅為1×10-9瓦，能夠感知從紫外光、可見光到近紅外光的光照刺激響應，比探測率高達3.1×1013Jones。此外，該器件雙脈沖易化指數達214%，能夠同時對探測到的光信號進行記憶和處理。采用光信號對器件的突觸權重進行調控，基于這種異質結的類腦光電突觸還可以實現視覺學習和識別的神經形態網絡，以及高效的時間信息解碼。
這類器件的制備將對未來人工智能技術，包括自動駕駛、無人機視覺導航、工業檢測及視頻信息的實時解析等具有重要意義。
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