仿脑光敏器件拥有可编程“遗忘机制”
受人脑工作机制启发，美国俄勒冈州立大学研究团队开发出一种新型光敏器件。它将感知、存储和处理3种功能集成在一个光电晶体管中，能像大脑一样调控数字记忆的增强和衰减过程，为开发更高效、低功耗的人工智能（AI）硬件提供了新思路。相关成果发表于最新一期《先进功能材料》杂志。
神经形态光电晶体管示意图。图片来源：美国俄勒冈州立大学目前，大多数AI系统仍沿用传统计算架构。摄像头等传感器负责获取信息，存储器负责保存数据，处理器进行分析计算。由于这些功能分布在不同部件中，大量数据需要在各单元之间频繁传输，不仅增加了能耗，也限制了处理效率。
与传统存储器尽可能长期保存信息不同，新器件的一大特点是具备类似人脑的“遗忘能力”。当光线照射到器件表面时，它会产生并储存电荷，相当于形成一段“记忆”。通过施加微弱电信号，可以控制这些记忆保持更长时间或更快消退，从而实现类似生物大脑强化重要信息、淡化无关信息的功能。
这种可调控的数字记忆对于处理连续变化的信息尤为重要。例如，自动驾驶汽车、机器人和智能摄像头需要持续接收环境信息。如果所有数据都长期保存，不仅会占用大量资源，也会降低系统效率。而具有“遗忘能力”的器件能够让部分信息快速消失，使系统在获取信息的同时完成初步处理，从而减少数据传输和能量消耗。
这种能力来源于器件特殊的结构设计。氧化物半导体负责传导电流，有机光敏材料负责吸收光线并产生电荷。部分电荷会被暂时困在光敏层中，即使光照消失，仍能持续影响电流，相当于保留了此前光信号的“痕迹”。
研究发现，通过施加栅极电压，可以改变这些电荷与电流通道之间的位置关系。当电荷靠近通道时，记忆保持时间会延长；当电荷远离通道时，储存的信息会更快消失。
这种兼具感知、存储和处理能力，并拥有可编程“遗忘机制”的器件，是迈向神经形态计算的重要一步。
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