近日，我校電子科學(xué)與技術(shù)學(xué)院韓素婷副教授成果在Advanced Materials（影響因子：21.950, 中科院JCR一區(qū)）上發(fā)表題為“Inorganic Perovskite Quantum Dots-Based Photonic Synapse for Neuromorphic Computing”的文章（Adv. Mater., 2018, 1802883）。該文章的第一作者為電子科學(xué)與技術(shù)學(xué)院博士后王燕，深圳大學(xué)為唯一單位。

由于內(nèi)存和中央計(jì)算單元之間的數(shù)據(jù)通信速率有其固有的局限性，因此，將主存和中央處理器分離的馮諾依曼架構(gòu)的傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)現(xiàn)在面臨著信息爆炸等重大挑戰(zhàn)。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合推動了對神經(jīng)系統(tǒng)的物理水平的模擬。作為神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)發(fā)展的第一個(gè)重要階段，如何進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對大腦學(xué)習(xí)和記憶的模擬，制備性能更優(yōu)異的存儲器具有重要的研究價(jià)值。本文首次將無機(jī)鹵素鈣鈦礦量子點(diǎn)應(yīng)用在浮柵型閃速存儲器中，系統(tǒng)性研究不同光照條件對閃速存儲器的存儲性能的影響，對今后光控存儲器的開發(fā)具有一定的指導(dǎo)意義，能夠成為該方向上的一個(gè)重要亮點(diǎn)。同時(shí)創(chuàng)新性地利用閃存器件對人工突觸進(jìn)行模擬研究，具有可借鑒推廣性。為實(shí)現(xiàn)高性能存儲器的制備提供了一種簡單高效的理論研究方法。該項(xiàng)工作為下一代高性能存儲器及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的開發(fā)提供了新思路。

該研究得到了國家自然科學(xué)基金，廣東省教育廳，廣東省科技廳，深圳市科創(chuàng)委等項(xiàng)目的資助。

文章鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.201802883