在智能材料系统中，人工视觉系统，包括接收光信息并将其转换为数字信号的感知单元、存储视觉信息的存储单元，和执行图像处理任务的处理单元。近日，中科院物理所葛琛和金奎娟等团队合作在Nano Energy上发文，提出了一种具有光电晶体管结构的神经形态视觉传感器，由单层MoS2和BaTiO3铁电薄膜组成。光电晶体管，还可以表现出光剂量可调的突触行为，具有高开关比和良好的非易失性，这是通过光诱导的铁电极化反转实现的。利用波长依赖的光学传感和多级光学存储特性来实现传感器内神经形态视觉预处理。由具有神经形态预处理功能的视觉传感器构建的模拟人工神经网络表明，通过减少冗余数据，可以显著提高MNIST手写数据集的图像识别率。图 MoS2/BTO晶体管中的光学传感和非易失性多级存储。（a）三种光脉冲（波长为450 nm、532 nm和650 nm）刺激的光电突触示意图。（b）在不同脉冲宽度的光刺激下，光电晶体管的光控电导响应。（c）在不同光波长下电导随时间的变化。（d）光电晶体管的电触发电导变化。（e）光激发和电激发下的非易失性多级电导切换。（f）各种光电突触的开/关比和保留时间汇总。（g）MoS2/BTO异质结的PFM相图随曝光时间的变化。（h）单层MoS2下方BTO薄膜中光致极化切换的示意图。文献链接： /science/article/pii/S2211285521006947原文链接： /s/e6k8uJvDpxN3kzEEWh-7Wg