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科技日報記者 金鳳 通訊員 ?周偉
二維層狀異質結是一種類似千層蛋糕那樣一層一層堆疊起來的新型材料結構，由于光響應靈敏、信號可塑性可調節、功耗低等特性，它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）學院劉舉慶教授、李銀祥副教授課題組，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。這一工作為實現上述仿生應用提供了材料和技術上的支持，成果日前發表在世界頂級期刊《自然?通訊》上。
異質結的共自組裝過程及形貌，課題組供圖
“所謂氣液界面共自組裝策略，形象地理解就是，水面上先后滴加了兩種溶液，這兩種物質會在水和空氣的二維界面各自進行自組裝成膜——一個一個小分子均勻排列成二維膜，兩種膜同時又通過之間的范德華作用力形成層狀異質結構。該策略具有普適性，所形成的異質結面積較大，可達厘米大小；異質結長得也很均勻，整個膜的質量、厚度都是差不多的。” 李銀祥副教授介紹，范德華作用力類似于一種吸引力，讓兩者可以堆疊在一起。
“通俗地說，異質結的每一層物質光吸收的范圍的疊加，才使它具有寬范圍的光吸收。因為每個物質的能帶之間不是重合的，有差值；并且因為缺陷態對于電荷的俘獲和釋放的這個過程，才讓這個異質結對光信號有了記憶可塑性。” 論文共同第一作者、南京工業大學博士生董雪梅解釋說，記憶可塑性是指不同的記憶程度，遺忘的時間也不一樣，“一幅畫看一遍和看十遍的效果也是不一樣的，后者記憶得會更深，遺忘得會更慢。”
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，需要利用傳感器、存儲器以及處理器三個部分來完成。董雪梅介紹，相比之下，團隊設計的這類異質結器件，極大簡化了器件的復雜度，它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，這就降低了信息在不同器件之間傳遞導致的時間延遲和能耗。
研究團隊相關負責人介紹，該異質結器件能耗僅為10-9W，能夠感知從紫外光、可見光到近紅外光這個寬范圍內的光照刺激響應，同時在暗環境中能夠探測到非常微弱的光信號。除了具有較強的光感知能力之外，該器件和人類大腦中兩個神經元之間的突觸結構一樣，還能夠同時對探測到的光信號進行記憶和處理。214%雙脈沖易化指數說明該器件對所探測到的光信號具有非常高的記憶能力。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。
董雪梅表示，這一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應用具有重要的現實意義。課題組的這項工作不僅為碳基光電異質結的高質量構筑提供了一種有效通用策略，也為碳基神經形態電子的開發提供了有益借鑒。
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