据外媒报道，由中国台湾成功大学（National Cheng Kung University，NCKU）智慧半导体及永续制造学院教授李亚儒带领的团队，最新研发出一种基于全无机钙钛矿量子点的光学神经形态突触组件，将感测、记忆与运算等功能高度整合，为邻近感测计算技术的发展开辟新局，可应用在自驾车导航、智能制造和医疗影像分析等高效彩色图像处理，为人工智能应用开创新视角。相关研究论文发表于期刊《Advanced Science》。

图片来源：成功大学

李亚儒表示，希望机器能模仿人类以眼睛目视后，将影像输往大脑辨识分析并储存，目前已经有许多半导体存储元件的制作方法，功效与耗能也不尽相同，有些是将不同的材质复合，但制程复杂而且成本高。

研究团队设计的新型光学神经形态突触组件，采用双单元设计，仿真人类视觉系统中的突触动态行为，并可根据不同波长的光刺激调整突触权重，为视觉辨识技术带来更加接近生物系统的突破。

团队以全无机钙钛矿量子点（CsPbBr3）做为电阻式随机存取内存（RRAM）中的主动层介电质，上下则分别使用银金属及透明导电层氧化铟锡做为电极，因为介电质的材料单一，制程相对简单，并透过正负电极反转，组件可多功能操控，因而有耗能少、效能高及成本低等多项优点。

新的组件以28×28的数组，结合单层人工神经网络进行神经形态编码，成功实现对紫外、蓝色与绿色MNIST手写数字辨识，分类准确率超过90%，显示这项新技术在复杂影像辨识任务中拥有卓越的表现力。

而目前市场上热门的硅光子，是指数据传输由传统的电讯号改为光子传输讯号，不但能大幅提升传输效果，也会大幅降低传输的能耗，进一步改善发热问题，成大的新研发也能导入硅光子相关应用。

李亚儒表示，新研发利用紫外光进行光学编码，并通过绿光抹除编码状态，实现实时检测与感知功能。透过同步检测光子能量（波长），让这种非接触式的光学编码系统更加精准且高效。