近日，深圳大学吕子玉教授和合作者打造出一款无浮栅型光电闪存器件。
通过结合上转换纳米颗粒（UCNPs@SiO2）与聚（3-己基噻吩）（P3HT，poly（3-hexylthiophene））的光电协同调控作用，这款器件能够显著增强储备池的非线性表达能力与高维信息处理潜力。
此外，通过针对生物视觉系统加以仿生，课题组构建出一款红外感知平台，其具备智能感知与智能处理一体化的能力，可用于静态手写识别、动态手写识别、非线性动力学求解等任务。
实验结果显示：在静态手写识别和动态手写识别中，该器件的准确率分别为 91.13% 和 90.07%，这意味着它在红外机器视觉领域具有巨大潜力。
实验结果还显示：在解决二阶非线性动力学方程任务时，当增加储备池中的存储状态数目的时候，器件的预测结果的归一化均方误差仅为 1.06× 10⁻³，这说明其在处理复杂动态任务时具有一定的优越性。
据吕子玉介绍，本次成果在感存算一体化与新型存算器件领域具有广泛的应用前景。
首先，得益于无浮栅型光电闪存器件的创新设计以及 UCNPs@SiO2 与 P3HT 材料的协同效应，本次系统能将感知、存储、计算等功能集成于单一器件中，故能显著提升数据处理效率，进而能被用于边缘计算终端和低功耗智能终端中，借此实现实时的感知与计算。
比如，它将有望用于物联网设备和智能传感器网络，为后者提供自主感知能力和自主决策能力。
其次，基于本次技术构建的新型存算器件，具备多级存储能力和高维非线性表达能力，这让复杂时序数据的高效处理成为可能。
也就是说，这款器件具备出色的动态信息处理性能，尤其适用于高维数据分析和动态环境智能系统，从而能用于机器视觉、无人驾驶和机器人控制等领域。
以机器视觉应用为例，当将红外感知与储备池计算加以结合，则能为智能监控、夜视系统和医疗成像等场景提供新解决方案。
总的来说，本次成果融合了材料科学与仿生计算架构，展现出极高的创新性与系统性，为红外机器视觉和高维非线性计算开辟了全新方向。
本次研究的最初灵感，来源于此前课题组在开发浮栅型晶体管时所积累的经验。
在探索类脑人工智能的应用时他们发现，浮栅型晶体管具有强大的存储功能和处理功能，但在集成密度和功能多样性上仍然存在一定局限。
而当前的器件正在向小型化和智能化发展，单一功能的存算分离架构，显然已经无法满足新兴应用的需求。
为此，他们将目光转向感存算一体化这一新型研究方向。
感存算一体化的核心思想是：将感知、存储和处理等功能，集成在一个器件中，借此提高系统的集成度与计算效率。
基于这一背景，该团队希望打造出这样一款多功能器件架构：它能同时处理光信号和存储数据，并能在无需额外存储单元的情况下直接进行计算。
在此过程中，他们发现利用 UCNPs@SiO2 作为光感知材料并将其掺杂到有机半导体 P3HT 中，可能是一条可行的路径。
定下研究路线之后，则要设法优化这种掺杂材料体系，以便实现高效的计算功能和光感知功能。
吕子玉表示，UCNPs@SiO2 在受到近红外光照时，能将红外光转换为可见光信号，从而能让器件拥有感知红外光的能力。
但是，如果这些颗粒在有机半导体 P3HT 中的分布不均匀，可能会导致光响应不稳定甚至失效。
实验中，他们发现当采用旋涂法的时候，能让 UCNPs@SiO2 与 P3HT 材料实现均匀的混合。
然而，由于纳米颗粒的分散性，以及由于 P3HT 的膜厚均匀性要求，他们不得不反复调整掺杂比例，以及优化旋涂的工艺参数。
通过此方法，他们找到了比较理想的掺杂比例和工艺条件，让 UCNPs@SiO2 能够均匀分布于 P3HT 中，从而形成具有稳定光响应特性的复合材料体系。
在此基础之上，该团队希望构建一个多功能型光电晶体管，并希望能够实现多种非易失电导态的电编程控制。
在电编程控制的作用之下，器件能够根据不同的编程电压来调整自身的电导状态，从而展现出不同的光响应能力。
经过反复的调试和测试，课题组终于实现了这一性能：即便在不同的电编程条件下，器件也能表现出多级电导态，并且这些多级电导态具有优异的稳定性和非易失性。
具体来说：这些多级电导态不仅可以长时间存在，还能通过栅极来施加不同电压，借此进行快速的编程。
正是这种多级电导态的存在，让器件具备存储多层次信息和处理多层次信息的能力，从而能为储备池计算系统提供丰富的动态存储和处理资源。
随后，在 UCNPs@SiO2 的帮助之下，器件得以拥有红外感知的能力。再将其与多级电导态加以结合，就能实现感知、存储和处理等功能的融合。
实验结果显示：在 980nm 近红外光的照射下，UCNPs@SiO2 能将红外光转换为黄绿色可见光，从而让 P3HT 层可以响应这一光信号。
吕子玉表示，这一新型材料体系的引入，克服了传统材料在红外感知中的不足，实现了在窄带近红外辐照下的有效信息获取和处理。
更重要的是，通过调整电编程之后的电导态，器件能在不同电导状态下展现出不同的光响应行为。
同时，这款器件具备处理多模态信息的潜力，能为构建感存算一体化的系统奠定基础。
通过本次研究，课题组不仅解决了浮栅器件的局限性，还构建了一个能够感知、存储和处理光信号的多功能光电晶体管。
这既为感存算一体化器件提供了新思路，也为红外机器视觉和动态信息处理等应用带来了新可能。
日前，相关论文以《高维储层表达的近红外视网膜成像装置》（A Near-Infrared Retinomorphic Device with High Dimensionality Reservoir Expression）为题发在Advanced Materials[1]。
香港理工大学博士生冷砚冰是第一作者，香港理工大学韩素婷教授与深圳大学电信学院吕子玉研究员担任共同通讯作者。
后续：
首先，他们将优化器件的良率和离散性，并将提高其一致性和可靠性。
其次，他们将构建大规模阵列以便提升整体算力。通过将多个器件加以集成，有望实现更加复杂的计算任务，推动在高维非线性输入数据处理和机器学习应用方面的探索。
再次，他们将尝试解决器件的封装问题，以便加快商业化转化步伐。
最后，他们将探索本次技术在机器视觉、边缘计算和智能传感器等领域的应用潜力。
参考资料：
1.https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.202411225
运营/排版：何晨龙
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