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       近日，沈阳理工大学沈龙海教授团队在基于金刚石的神经形态视网膜感知系统领域取得重要进展。相关研究成果以“A Diamond-Based Neuromorphic Retina Perception System with Wide Spectrum Photoresponse and Wavelength Sensitivity”为题发表在《ACS Nano》上。

       金刚石作为重要的光电材料，在深紫外光探测中表现优异。但由于其仅响应深紫外光，使其无法与人眼及其他生物视觉的响应光谱相匹配。同时，其光电流的易失性也为金刚石在光信息存储和神经形态功能方面的应用带来巨大困难。本研究中，团队通过金刚石的异质外延生长结合Si掺杂，成功在金刚石薄膜中引入多种缺陷和中间能级，从而实现了薄膜从深紫外到近红外的宽光谱响应和持续光电导效应。更为重要的是，基于金刚石的神经形态器件展现出独特的光电流衰减波长依赖性：短波长光（如紫外光）照射后，光电流衰减较慢；而经长波长光（如可见光、近红外光）照射后，光电流衰减快。

       通过调节光脉冲和电刺激，所制备的金刚石神经形态视网膜感知系统不仅可实现人眼瞳孔的自适应调节和图像记忆与遗忘行为的模拟，并且还可实现未知颜色识别、动态光点轨迹跟踪以及图像加密传输等多种复杂功能。

       此外，团队构建人工神经网络，利用该系统提取紫外光信息并过滤可见光噪声，将含RGB噪声图像的识别准确率从67.5%提升至81.7%，且在不同噪声水平下均表现出良好的降噪效果。同时，该器件功耗极低（222 nm和532 nm光照下分别为50.6 fJ和2.3 fJ），与生物突触相当。该工作为复杂机器人视觉系统和类脑计算的实现创造了可能，为神经形态传感器的发展提供了有效策略，在图像识别、机器人视觉等领域具有重要应用前景。