近日，我校電子科學與技術學院韓素婷副教授成果在Advanced Materials（影響因子：21.950, 中科院JCR一區）上發表題為“Inorganic Perovskite Quantum Dots-Based Photonic Synapse for Neuromorphic Computing”的文章（Adv. Mater., 2018, 1802883）。該文章的第一作者為電子科學與技術學院博士后王燕，深圳大學為唯一單位。

由于內存和中央計算單元之間的數據通信速率有其固有的局限性，因此，將主存和中央處理器分離的馮諾依曼架構的傳統計算系統現在面臨著信息爆炸等重大挑戰。人工智能和物聯網的結合推動了對神經系統的物理水平的模擬。作為神經形態結構發展的第一個重要階段，如何進一步實現對大腦學習和記憶的模擬，制備性能更優異的存儲器具有重要的研究價值。本文首次將無機鹵素鈣鈦礦量子點應用在浮柵型閃速存儲器中，系統性研究不同光照條件對閃速存儲器的存儲性能的影響，對今后光控存儲器的開發具有一定的指導意義，能夠成為該方向上的一個重要亮點。同時創新性地利用閃存器件對人工突觸進行模擬研究，具有可借鑒推廣性。為實現高性能存儲器的制備提供了一種簡單高效的理論研究方法。該項工作為下一代高性能存儲器及神經網絡芯片的開發提供了新思路。

該研究得到了國家自然科學基金，廣東省教育廳，廣東省科技廳，深圳市科創委等項目的資助。

文章鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.201802883