近日，我院电子系朱阳斌老师与福建师范大学刘洋、福州大学李福山教授合作，以共同第一作者在自然指数（Nature index）期刊《Advanced Functional Materials》（IF:18.5）发表重要研究成果。AFM是Wiley出版社的旗舰期刊，以高影响因子和极其严格的审稿标准著称；致力于发布突破性研究成果，涵盖化学、物理、纳米技术以及生物学等多个交叉学科领域。这是朱阳斌团队继2022年发表Nature子刊《Light: Science & Applications》（IF:20.2），2023年Nature index期刊《Advanced Materials》（IF:32.0），2024年Cell子刊《Cell Reports Physical Science》（IF:8.9）之后，近三年发表的第四篇顶级科研成果。

论文DOI：10.1002/adfm.202423548

研究背景

随着大数据时代信息传感与计算技术的迅速发展，具有信号感知及动态信号处理功能的计算硬件受到广泛关注。然而在实际应用中，传感器获取的信号常受环境噪声干扰，导致输入信号编码误码率显著增加，进而影响计算准确性。此外，单一模态感知难以反映物体综合属性，致使识别精度下降及误判风险升高。因此，在传感器内计算系统中集成信号预处理功能、颜色感知和动态信号处理功能是非常需要的，但很少有人探索。半导体量子点(QD)表现出可调谐的纳米尺寸和可调谐的传感光谱，并在简单的溶液法成膜工艺后保持出色的光电特性和结构稳定性。构建基于QD的双端易失性忆阻器可能为实现这种传感器内储备池计算系统提供一种新方法。

研究亮点

针对上述挑战，构建了ZnO/CdSe/ZnO全量子点叠层结构，成功研制集信号感知、预处理与传感器内储备池计算（Reservoir Computing, RC）于一体的全量子点光电忆阻器FQDOM。该器件在电学激励及紫外-可见光响应中表现出显著非线性与短期记忆特性，并且可以实现多光谱及动态感知功能。研发的储备池计算系统可同步处理多模态输入信号，在Fashion-MNIST分类任务中验证了多感官融合感知能力。值得注意的是，该器件独特的信号预处理功能使RC系统编码误码率显著降低。通过动态手势识别任务进一步展示了传感器内RC系统对时间信号的处理能力，准确率达到92.59%。这项研究为设计先进的功能集成光电器件及智能光电子系统提供了一种有效的路径。

图文解析

图1. 基于 FQDOM 的传感器内储备池计算系统。

图2. 基于FQDOM的色彩感知功能。

图3. 基于传感器内储备池计算系统的数字字母和图像分类。

图4. 传感器内储备池计算系统的预处理功能。

图5. 基于传感器内储备池计算系统的动态手势识别。

总结与展望

基于异质结的全量子点光电忆阻器被设计实现。在单个器件的基础上，开发出了集信号传感、处理和存储计算功能于一体的传感器内存储计算系统。该器件在响应电刺激和涵盖紫外线到红光光谱的光信号时表现出非线性和短时记忆行为。基于该装置，实现了色彩感知。演示了基于传感器内RC系统的字母图片和Fashion-MNIST分类任务。得益于设备的预处理功能，研究提出的传感器内RC系统在信号识别和分类任务中表现出了卓越的性能和容错性。此外，构建了一个动态手势识别系统，该系统能高效、准确地感知和识别手势动作。

作者简介

朱阳斌，1994年生，中共党员，副教授，工学博士，浙江省青年科学技术协会会员。主要从事光学信息的获取、显示与处理方向研究。主持国家自然科学基金、浙江省自然科学基金等项目4项。发表SCI论文30余篇：其中Nature子刊2篇；Cell子刊1篇；Nature index期刊7篇；ESI高被引2篇，总引用1000余次。授权发明专利6项。获中国光学十大进展，温州理工学院优秀教师、先进科研工作者等荣誉。2024年入选温州市重大人才工程“瓯越英才计划”引进D类人才。