仿生中红外神经形态晶体管：基于PdSe2 /并五苯异质结的动态轨迹感知技术

为解决传统中红外(MIR)视觉系统因传感、存储与处理单元分离导致的延迟与低效问题，研究人员受火甲虫MIR感知机制启发，开发了基于PdSe2 /pentacene异质结的神经形态晶体管。该器件在4.25 μm波段实现突触特性，通过储层计算(RC)系统对火焰运动方向分类准确率达94.79%，为复杂环境下的MIR机器视觉提供了高效解决方案。

　　

在军事侦察、环境监测和火灾预警等领域，中红外(MIR)智能感知技术因其穿透烟雾和弱光环境的能力成为关键工具。然而，传统MIR视觉系统基于冯·诺依曼架构，传感、存储与处理单元的物理分离导致数据延迟和能耗激增。更棘手的是，现有神经形态运动捕捉设备仅适用于可见光或近红外波段，在复杂环境下的MIR动态目标追踪几乎空白。自然界中，火甲虫(Melanophila acuminata)却能通过胸部陷窝器官感知微弱MIR辐射，精准定位数公里外的火源——这种高效感知机制为突破技术瓶颈提供了生物蓝图。

同济大学与中科院上海技术物理研究所的研究团队创新性地将二维材料PdSe₂
与有机半导体pentacene结合，开发出仿生MIR神经形态晶体管。该器件在3-4.25 μm波段实现突触特性，对0.5 mW/cm²
弱光的响应灵敏度与火甲虫相当，并通过储层计算系统实现94.79%的火焰运动方向识别率。这项突破性成果发表于《Nature Communications》，为下一代MIR机器视觉系统提供了硬件基础。

研究团队采用化学气相沉积(CVD)制备PdSe₂
薄膜，通过光刻和热蒸发工艺构建底栅顶接触结构的晶体管阵列。利用原子力显微镜(AFM)和高角环形暗场成像(HAADF)表征异质结形貌，通过黑体辐射测试验证器件热响应性能。储层计算系统采用500组MIR火焰运动数据集训练，包含9类运动方向的时空特征分析。

仿生器件设计与性能
受火甲虫陷窝器官中50-100个感器的协同工作机制启发，研究者设计了4×4突触晶体管阵列。PdSe₂
的窄带隙(0.27 eV)特性使其对4595 nm波长具有本征响应，与pentacene形成的II型异质结促进电荷分离。拉曼光谱显示PdSe₂
特征峰位于148-260 cm^-1
，AFM测得异质结厚度仅39 nm。器件在4250 nm光照下呈现193%的成对脉冲易化(PPF)指数，远超同类NIR器件。

突触可塑性调控
通过调节脉冲持续时间(0.5-5 s)可实现短时可塑性(STP)向长时可塑性(LTP)的转化。TCAD模拟揭示：PdSe₂
/SiO₂
界面陷阱与异质结协同作用延长载流子寿命，在627-927°C黑体辐射测试中仍保持稳定响应。当pentacene厚度增加时，深层空穴复合速率降低使LTP持续时间延长50%，但温度升高至85°C会加速载流子复合。

动态轨迹记忆
硬件测试中，3400 nm激光沿"L"形轨迹扫描4×4阵列时，器件电流响应精确记录运动路径。实时读出电路显示，激活像素的V_out
信号在光照停止后仍能维持30 s记忆，这种时空信息压缩能力使数据量减少66%。

火焰方向分类系统
储层计算(RC)系统将512×640像素的三帧MIR图像压缩为单帧特征图，通过四层人工神经网络(ANN)分类。对上下、左右等9类运动方向的识别中，系统在150个训练周期后损失函数收敛，最终准确率达94.79%，优于传统卷积神经网络处理多帧图像的表现。

这项研究首次将神经形态器件的工作波段拓展至4.25 μm，其意义在于：1) 仿生异质结设计实现传感-存储-处理一体化，突破冯·诺依曼架构瓶颈；2) 0.5 mW/cm²
的弱光响应阈值与火甲虫相当，适用于灾害救援等极端环境；3) 储层计算系统为边缘端MIR信息处理提供新范式。未来通过优化材料能带工程和阵列规模，该技术有望在自动驾驶、工业检测等领域实现商业化应用。