近日，我院与西交利物浦大学、国防科技大学、湖南大学等单位合作的题为“Composition-engineered intrinsic stability in 2D perovskite optoelectronic synapses for neuromorphic vision”的研究论文发表在国际著名学术期刊《National Science Review》，该研究通过精准的A位阳离子合金化策略，系统解决了卤化物钙钛矿在神经形态光电子应用中的关键稳定性问题，为发展高效、稳定的类脑视觉系统提供了全新材料平台。我院青年教师李洪来为该论文第一作者兼通讯作者，2023级硕士研究生李威、西交利物浦大学盛何溶博士为论文共同第一作者，西交利物浦大学方欲晓、国防科技大学郑玮豪、湖南大学潘安练教授为论文共同通讯作者。
研究团队采用气相沉积法，成功制备了全组分可调的二维CsxRb1-xPbBr3钙钛矿纳米片（0≤x≤1），首次系统绘制了Cs-Rb全组分空间的结构-性能相图。通过多维度表征，团队发现当Cs/Rb比例接近0.81:0.19时，材料表现出优异的抗湿性、热稳定性和离子迁移抑制能力。与纯CsPbBr3或RbPbBr3相比，Cs0.81Rb0.19PbBr3在连续光照、高温环境及长期储存条件下均展现出显著增强的结构鲁棒性。更重要的是，通过引入HfO2电荷捕获层，团队进一步研制出光致突触器件，成功模拟了生物突触的关键可塑性功能。该突触器件的单次事件能耗低至19飞焦耳，优于或可比于此前报道的多数钙钛矿忆阻器。
为验证器件在实际场景中的应用潜力，研究团队将实测的突触响应特性嵌入脉冲神经网络，构建了ResNet-SNN混合架构。在FashionMNIST和MNIST基准数据集上，网络训练与推理准确率均快速收敛至约90%。更具应用价值的是，在真实的RGB图像火灾检测任务中，该系统实现了85%的推理准确率，且在长达一周的连续运行中准确率波动小于1%，无需重新校准或训练。这一结果有力证明了材料层面的稳定性优势可有效传递至系统级的神经形态计算，为安全监控、自动驾驶及机器人视觉等对长期可靠性要求极高的场景提供了可行路径。
该研究工作得到国家重点研发计划、河北省自然科学基金、我院公共测试中心等项目单位的资助与支持。
文章链接：https://doi.org/10.1093/nsr/nwag453
