【哈工大（深圳） 宣】（材料科学与工程学院 文/图）近日，哈工大（深圳）材料科学与工程学院教授徐成彦、助理教授秦敬凯联合南方科技大学副教授周菲迟在神经形态视觉传感器件方向取得新进展。该团队构筑了NbS2/MoS2二维材料范德华异质结，通过栅极电压调节异质结中的光生载流子行为，开发了具有感存算功能一体的神经形态光电器件及视觉传感器阵列，实现了传感器内静态图像的对比度增强和动态轨迹的实时记忆与提取功能。该研究成果以“Neuro-inspired optical sensor array for high-accuracy static image recognition and dynamic trace extraction”为题发表于《自然-通讯》（Nature  Communications）。

神经形态视觉传感器通过模拟生物视网膜功能，能够实现对光信号感知、存储和预处理的一体化，有望解决基于冯·诺依曼架构的人工视觉系统中高能耗、冗余和延迟等问题。基于传统互补金属氧化物半导体(CMOS)技术的神经形态视觉传感器需要大量的晶体管和电容等电子元件，电路复杂度高。二维材料具有强的光-物质相互作用、原子薄的厚度和无悬挂键表面，是新型神经形态器件最具潜力的载体之一。然而，目前大部分基于二维材料的神经形态视觉传感器仅局限于对静态图像的感存算处理，缺少处理运动物体的功能，难以满足真实环境下的视觉信息处理需求。

鉴于此，该团队制备了大面积、均匀的NbS2/MoS2异质结薄膜，并设计了基于异质结薄膜的神经形态光电器件和视觉传感阵列。利用NbS2/MoS2异质界面可调的肖特基势垒，有效控制异质结光生载流子的分离/复合行为。通过改变栅极电压，NbS2/MoS2神经形态光电器件能够产生显著的非易失性光电流，在不同光刺激条件下实现了对神经突触行为的模拟。团队进一步构建了具有简单像素结构和低电路复杂度的NbS2/MoS2神经形态视觉传感阵列，利用具有非线性特征的光强相关的光电流弛豫行为，实现了传感器内图像存储的同时，提高了关键视觉信息的对比度，并结合神经网络实现了复杂环境下手写体字母的高精度识别。

针对新型神经形态视觉传感器在处理运动物体领域的短板，利用NbS2/MoS2像元内时间相关的光电流弛豫行为，实现了传感器内运动轨迹时空信息的记忆，并利用异步输出的方式，结合高准确度的轨迹还原算法，对运动轨迹进行了低数据冗余、高效率的提取还原。本研究扩展了基于新兴材料的神经形态器件的应用场景，为研发先进人工智能视觉系统提供了新思路。

文章第一作者是哈工大（深圳）材料学院博士研究生黄沛禹、秦敬凯，徐成彦为通讯作者。哈工大（深圳）为第一单位和通讯单位。该工作得到了国家重点研发计划基金，国家自然科学基金以及深圳市科技计划资助。（审核 徐成彦）