现阶段，该方向的目标紧张是减少功耗和加快对图像和感知的处理速率，以及提高识别准确度。

等离激元是一种被广泛研究的光电效应，其热电子的转移速率非常快，不仅可以把光聚在很小的单元，还能够实现很高的光电转换效率。

基于光电硬件对人眼脑视觉系统的仿照，近期，浙江大学李林军研究员团队首次提出一种新型人工神经视觉硬件方案，兼具人眼视网膜的预处理功能和视觉神经细胞的图像识别功能。

详细来说，研究职员在高效的等离子光电晶体管阵列浸染下，基于光电协同浸染，让彩色图像信息的感知、预处理以及识别成为可能。

图丨浙江大学团队所提出的人工神经视觉类脑硬件方案效果图（来源：李林军）

并且，利用侧栅电极调制，扩大了器件动态范围，使图像预处理功能进一步提升。
从结果来看，通过演习网络并调节电压的办法，实现了高速、低能耗的智能图像识别。

该技能在以下两方面表现出运用潜力：

一方面，有望运用于自动驾驶领域，对实时场景进行获取、判断和剖析；另一方面，在对***流处理方面，有可能让机器通过该技能快速地对***信息的内容进行识别和判断。

图丨等离激元光电晶体管阵列组成人工神经网络仿照人眼脑视觉系统（来源：Nature Communications）

审稿人对该论文评价称：“作者创造的等离激元光电晶体管阵列展现了极高动态范围、快速相应和显著的低能耗。
”另一位审稿人则认为，该研究为人工视觉系统供应了一个有趣的方案。

日前，干系论文以《基于等离激元增强二维材料神经网络的高性能人工视觉获取和识别》（High performance artificial visual perception and recognition with a plasmon-enhanced 2D material neural network）为题揭橥在 Nature Communications[1]。

浙江大学博士研究生张天是第一作者，浙江大学李林军研究员担当通讯作者。

图丨干系论文（来源：Nature Communications）

此外，该研究的创新性还表示在，实现了对人眼脑视觉系统全体信息处理过程的模拟，因而能够对彩色信息进行预测和识别，而此前研究基本仅为对灰度信息的感知。

在以往的研究中，如果想用相机实现对彩色信息进行识别，须要红绿蓝三基色进行独立感知单元。

也有研究通过发展跨波段感应的低维材料进行探索，但由于相应度相差过大，因此材料的选择性有限，并且无法实现高速处理。

（来源：Nature Communications）

受人类视觉系统的构造和功能启示，该课题组利用银光栅的等离激元和氧化铟锡波导模式，在红绿蓝三个波段实现强耦合，进而可以让光生电子高效地转移到浮栅材料，实现彩色光到电流的快速、高效转换。

在该研究中，根据研究职员在观点验证设备上的综合性能显示，该技能在机器视觉方面表现出上风。
详细表现为：大动态范围（180dB）、高速（500ns）和低能耗每峰值（2.4×10−17J）。

图丨李林军（来源：李林军）

李林军小组的研究方向为二维半导体材料光电探测、磁光存储以及智能打算。
他表示：“和传统技能比较，我们新方法的功耗更低。
在空想浮栅器件中，即便将电压撤走，也会连续保持低功耗的状态，即所谓的非易失落性。
”

在本次研究中，由于绝缘层的氧化铝薄膜存在泄电等问题，该器件未能表现出非易失落状态。

因此，不才一阶段的研究中，研究职员操持连续在工艺方面深入探索，以打破限定实现非易失落性光电晶体管，从而实现更低的打算功耗。

其余，还有一些可连续提升的方面，例如，目前对图像的处理方面相对来说比较大略。

研究职员正在探索能够进行眇小像元、大规模制作等离激元晶体管阵列的方法，以实现对繁芜图像实时信息的获取和内容识别。

李林军说道：“在材料创新方面，将关联电子相变材料用于制造类脑打算的器件，有望创造更广阔的方向，目前类脑打算领域在该方向的研究还相对较少，未来可能有更多故意思的创造。
”

参考资料：

1.Tian Zhang, Xin Guo, Pan Wang, Xinyi Fan, Zichen Wang, Yan Tong, Decheng Wang, Limin Tong, Linjun Li, High performance artificial perception and recognition with a plasmon-enhanced 2D material neural network, Nature Communications 15，2471(2024). https://www.nature.com/articles/s41467-024-46867-8.

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