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光电学院孟祥悦课题组在高分辨率神经形态成像芯片方面取得新进展

  • 文、图/孟祥悦课题组
  • 日期:2025-05-13
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中国科学院大学光电学院孟祥悦研究团队成功开发基于新型无铅锡基钙钛矿的高分辨率神经形态成像传感器技术相关研究成果以“Suppression of Tin Oxidation via Sn→B Bonding Interactions for High-Resolution Lead-Free Perovskite Neuromorphic Imaging Sensors”为题发表在国际权威期刊Advanced Materials》上。该工作创新性地引入Sn→B供体-受体键相互作用,有效抑制了Sn²⁺的氧化,显著提升了薄膜均匀性并降低了缺陷密度,进而开发出集成感知、存储与计算功能的神经形态成像阵列。该芯片通过模拟生物突触工作机制,在像素级别实现信息处理,为新一代智能视觉系统打开全新可能!

在人工智能与仿生视觉技术快速发展的今天,传统图像传感器正面临算力瓶颈与高能耗挑战传统CMOS/CCD传感器仅能完成光信号转换,需依赖外部处理器进行信息处理,导致高延迟与高能耗。受生物视觉系统启发,神经形态成像传感器通过“感-存-算一体化”设计突破传统限制。锡基钙钛矿材料因其优异的光电性能和低温溶液加工特性,一直是神经形态图像传感器领域的研究热点。然而,锡离子(Sn²⁺)的过度氧化会导致材料性能下降,影响传感器的分辨率和稳定性。为了解决这一问题,研究团队创新性地采用了硼酸(BA)分子,通过供体-受体键合作用抑制了锡的氧化反应,从而提高了钙钛矿薄膜的均匀性,减少了非辐射复合损失,并提升了神经突触的可塑性。锡(Sn²⁺)和硼酸分子中的硼(B)通过配位相互作用形成了一个供体-受体的化学键,稳定了Sn²⁺,将Sn²⁺氧化率降低27%这种相互作用增强了钙钛矿薄膜的化学稳定性,同时改善了其光电性能。研究通过电化学测试、X射线光电子能谱(XPS)和紫外光谱(UV-Vis)等多种表征手段,结合DFT计算验证了BA在抑制锡氧化方面的有效性揭示硼原子空p轨道与锡孤对电子的键合机制。基于(4-Cl-PEA)₂SnI₄薄膜(无BA和加BA的两种薄膜)的垂直型光电突触设备显示出较强的突触可塑性,尤其是在光脉冲作用下表现出明显的兴奋性突触电流(EPSC)行为。添加BA后,设备表现出更高的突触塑性、长的光电流衰减时间和更好的稳定性。


 

通过将该光电突触器件与硅基集成电路结合,成功构建了一个高分辨率(32×32)的实时神经形态成像阵列芯片这是钙钛矿光电突触阵列中已报告的最高分辨率之一。与原始钙钛矿成像阵列相比,BA添加的阵列显著减少了光响应非均匀性(PRNU),提高了成像质量。光响应非均匀性(PRNU)从30.14%降至18.93%图像记忆时长延长6倍(30秒清晰保持)该神经形态成像阵列成功集成了感知、存储和计算功能,能够实现字母识别、记忆和处理,超越了传统图像传感器的能力。


本研究通过分子键合工程解决了锡基钙钛矿的核心氧化难题,推动神经形态成像传感器芯片高分辨率、低功耗、环境友好方向迈进,为智能医疗、自动驾驶、具身智能视觉等场景提供颠覆性硬件支持。研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划以及中国科学院大学相关项目的支持。这一成果近期发表在Advanced Materials上,文章的第一作者是中国科学院大学博士研究生刘天华,中国科学院大学硕士研究生王浩、孙昌族为共同一作。通讯作者为中国科学院大学光电学院孟祥悦教授、吴玮桐副研究员和苏州大学李亮教授。

课题组网站:

https://www.x-mol.com/groups/MengXiangyue

论文信息:

https://doi.org/10.1002/adma.202502015

Suppression of Tin Oxidation via Sn→B Bonding Interactions for High-Resolution Lead-Free Perovskite Neuromorphic Imaging Sensors

Tianhua Liu, Hao Wang, Changzu Sun, Ziquan Yuan, Xu Wang, Lixia Wang, Junfang Wang, Shuyang Wang, Qinglin Zhang, Le Huang, Weitong Wu*, Liang Li*, Xiangyue Meng*

Advanced Materials

DOI: 10.1002/adma.202502015