研究背景：

由于物理上存储器和处理器的分离，人工智能时代对数据处理能力的爆炸性需求给基于冯·诺伊曼架构的传统计算机带来了越来越大的压力。为了克服这一困境，研究人员一直试图寻找一种更有效计算架构。而人脑就是一个强大的信息处理系统，突触可塑性使大脑能够有效地处理信息，执行并行操作。神经形态计算以模拟大脑的结构和并行处理能力而备受关注，基于人工突触的神经形态计算显示出高速计算、感知、学习和记忆的能力，并且能耗超低，有望成为解决算力瓶颈问题的重要方法。与由电信号调节的神经形态电子突触器件相比，光子突触器件具备低串扰、高抗干扰、低功耗等特点，更适合于超高速计算。此外，人工光子突触器件将光电探测和突触可塑性的双重功能结合在一个器件中，它们可以直接响应外部光刺激，允许临时记忆，并实现光学信息和数据的实时处理。受人类视觉系统的启发，基于人工光子突触的神经形态视觉传感器能以类似于人眼中神经元的运作方式处理光信息，实现对光信号的感知、记忆和处理，从而实现物体识别、运动检测等功能。最年来，有机材料、金属氧化物、石墨烯、MoS₂、WSe₂等光电材料已被广泛用于制造光子突触。然而，值得注意的是，现有的大多数光子突触都是通过精心设计异质结界面和适当的能带排列来诱导光生载流子的分离和存储，以实现光电导记忆行为。这种复杂的界面工程通常意味着制造工艺繁琐、成本高、可靠性低、能耗高、结构不紧凑，严重限制了规模化制造和片上集成。

成果简介：

具有类量子阱多层结构的二维有机-无机杂化钙钛矿（OIHP），其本身自带二维界面，并且二维钙钛矿光响应强、结构相对稳定、易于制备，是构造光子突触器件重要候选材料。在这项研究工作中，南京师范大学甘志星副教授&皇家墨尔本理工大学贾宝华教授等人提出一种基于离子-激子耦合的光记忆机制，在基于二维OIHP的简易光电器件上模拟了多种人类视觉功能。由于内部固有的有机/无机界面和强激子-离子耦合，无需设计额外异质界面，基于单片二维层状OIHP的光电器件表现出持续约90 s的非易失性光电流（图1）。该光电器件可以模拟多种生物突触对外部刺激的响应行为，包括兴奋性突触后电流、双脉冲易化、长/短时记忆和学习-遗忘-再学习等。每个突触事件的电功率消耗低至约0.145 fJ。该光子突触器件成功模拟了视觉感知、视觉记忆和颜色识别功能。利用该光子突触器件进行图像预处理，可以提高对比度、降低噪声，因此可显著提高人工神经网络的识别精度和效率。并且，该光子突触器件还可以在不借助人工神经网络的前提下，基于期望-阈值模型模拟的人类视觉系统，直接实现人脸识别（图2）。此外，该视觉传感器对红/绿颜色感应能力不同，在不借助滤光片情况下，可以实现红/绿色特征提取。这项研究成果揭示了一种简化光子突触结构的新机制，降低了突触功耗，为发展下一代神经形态视觉感知器件提供了新的思路。

南京师范大学硕士研究生王芸为本论文第一作者，南京师范大学甘志星副教授和皇家墨尔本理工大学贾宝华教授为本论文共同通讯作者。

图1. 基于单片二维OIHP的光电器件模拟人类视觉功能

图2. 由于光子突触有光电流记忆功能，经过学习，光子突触阵列可以利用光电流分布记忆人脸面部特征。根据双脉冲易化原理，当被测人脸与目标人脸特征相似时，大多数光子突触单元被进一步激发，反之，仅有少部分光子突触单元被激发。因此，可以在不借助人工神经网络的前提下，基于期望-阈值模型模拟的人类视觉系统，直接实现人脸识别。人脸照片来源：剑桥AT&T实验室。

通讯作者简介：

南京师范大学未来光电功能材料研究中心甘志星课题组主要研究方向为光电材料与器件，包括发光调控与发光器件、发光机制与半导体载流子动力学、光响应与智能传感、太阳能吸收与利用等。近年来，研究团队在Adv. Mater.、Adv. Sci.、Research、ACS Nano、Adv. Funct. Mater.、Adv. Energy Mater.、Appl. Phys. Lett.等高水平学术期刊发表论文多篇，论文被引4000余次。研究成果获得江苏省光学学会青年科技奖，合作成果获山西省自然科学二等奖、宁波市自然科学优秀论文二等奖等。

贾宝华现任澳大利亚皇家墨尔本理工大学杰出教授、埃米材料和纳米制造中心主任、澳大利亚技术科学与工程院院士、澳大利亚研究署未来研究员、美国光学学会会士、国际材料矿物和矿业学会会士、澳大利亚－中国先进材料与制造协会主席，曾任斯威本科技大学埃米材料转化中心创始主任。主要从事光与纳米及埃米材料相互作用领域的研究工作，在二维材料激光操控方面的工作推动了功能性纳米结构和纳米材料的设计、制造及应用。现已在Nature Photonics等高水平期刊上发表论文300余篇，h因子为70，并授权、受理专利20余项。