二维层状异质结被认为是构筑人工神经形态视觉传感(比如仿生眼)最有前途的材料之一。近日，南京工业大学柔性电子(未来技术)学院黄维院士团队创造了一种基于气液界面共自组装策略构筑大尺寸二维碳基异质结的普适性方法，获得了系列匀质厘米级异质结双层薄膜，为实现上述仿生应用提供了材料和技术支持。
目前，人工智能视觉系统一般是通过机器视觉与深度学习智能算法的结合实现，通常需要传感器、存储器以及处理器3个部分来完成。黄维团队设计的这类异质结器件，简化了器件的复杂度，像人类视觉系统一样，将光信号的感知、存储与处理集于一身，降低了信息在不同器件之间传递导致的时间延迟和能耗。
该异质结器件能耗仅为1×10-9瓦，能够感知从紫外光、可见光到近红外光的光照刺激响应，比探测率高达3.1×1013Jones。此外，该器件双脉冲易化指数达214%，能够同时对探测到的光信号进行记忆和处理。采用光信号对器件的突触权重进行调控，基于这种异质结的类脑光电突触还可以实现视觉学习和识别的神经形态网络，以及高效的时间信息解码。
这类器件的制备将对未来人工智能技术，包括自动驾驶、无人机视觉导航、工业检测及视频信息的实时解析等具有重要意义。
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