隨著計算機視覺技術在自動駕駛、智能機器人和智能制造等領域的廣泛應用，傳統的視覺系統因串行處理方式導致功耗增加和信息延遲等問題，逐漸難以滿足日益增長的算力需求。 
神經形態視覺系統因其低功耗、高數據處理速度等優勢，成為計算機視覺領域的研究熱點。然而，當前一體化神經形態器件在寬譜探測、弱光檢測和數據保持等方面仍存在不足。為此，中國科學院長春光學精密機械與物理研究所李紹娟、黎大兵研究團隊提出了一種基于Ta2NiSe5/SnS2異質結的光電突觸晶體管，通過氣體吸附輔助的持久光電導策略，實現從紫外到近紅外的寬譜高光電轉換效率和長時數據保留能力。
該器件在紫外到近紅外波段展現出優異的光電探測性能，其在可見光波段(405nm)的光電響應度達到5.6×103 A/W，量子效率突破1.7×106%。此外，通過氣體吸附輔助的持久光電導策略，器件在375-1310nm寬譜范圍內展現出長時數據保留能力，雙脈沖易化(PPF)指數達到158%，顯著提升了神經網絡對視覺信息處理的精度和效率。同時，該器件還成功模擬了人眼視網膜細胞對多光譜信號的感知與識別功能，為多光譜神經形態視覺系統的硬件實現提供了高效、仿生的解決方案。
長春光機所在寬譜光電突觸領域的這一重要成果，為光電子學和神經形態計算機視覺領域的發展提供了新的思路，未來有望在人工智能技術中得到廣泛應用。相關成果以“Physisorption-Assistant Optoelectronic Synaptic Transistors Based on Ta2NiSe5/SnS2 Heterojunction from Ultraviolet to Near-Infrared”為題發表在國際頂尖光學期刊《Light: Science & Applications》。
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