140DAO84220 Quantum

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人類視覺系統具有強大的視覺感知能力，且僅需消耗不到20瓦的功率。這些特性主要歸功于視網膜中對視覺信息的同步感知和早期處理以及視覺皮層中的并行處理。例如，為了地丟棄冗余視覺數據并加速視覺皮層中的后續處理任務，人類視網膜可以通過可塑性正、負光響應提取視覺數據的關鍵特征。受人類視覺系統的啟發，人們已開發出具有感知能力的AI機器視覺技術。

通常，在傳統的視覺系統中，光學信息由基于幀的數字相機捕獲，然后數字信號由機器學習算法處理。在這種情況下，海量數據（大部分是冗余的）從獨立的傳感元件傳輸到處理單元，這導致了高延遲和高功耗。為了解決這一問題，人們已致力于開發一種通過模擬人類視網膜某些功能的傳感器內計算技術，例如，金屬-半導體-金屬可變靈敏度光電探測器（VSPD）、可重構2D半導體光電二極管、柵極可調諧范德華異質結構等。

上述傳感器構成了一種嵌入式的可同時感知和處理圖像的人工神經網絡。然而，挑戰仍然存在?；诮饘?半導體-金屬結構的VSPD具有偏置依賴的暗電流，而基于可重構2D材料的神經網絡圖像傳感器是易失性的，需要持續的柵極電壓來更新權重。為了開發具有可調諧光響應的非易失性光電探測器，需要復雜的器件設計或制造工藝，例如，使用浮柵或鐵電柵電介質。因此，為了地處理如此海量的數據并降低功耗，有必要開發一種高密度集成的具有簡單架構的非易失性光電探測器件。

耦合電子-離子憶阻系統通過記憶先前電輸入的歷史來調整多個電阻狀態，從而模擬生物突觸。憶阻器的導電率隨外部偏置電壓而變化，同時保持著非易失性電阻狀態。此外，基于憶阻器的交叉陣列可以通過歐姆定律和基爾霍夫定律地執行矩陣-矢量積運算，實現節能的內存計算。

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