基于二维Nb2GeTe4各向异性光电突触的方向可编程神经形态感知与决策研究

为解决冯·诺依曼瓶颈问题，研究人员利用二维Nb2GeTe4的面内各向异性开发出双模电-光突触器件。该器件展现出显著的空穴迁移率差异（a轴137.97 cm2V?1s?1 vs b轴78.29 cm2V?1s?1）和波长依赖光响应，实现了电光协同刺激下的方向可编程突触可塑性，在自适应图像处理中取得98.3%（a轴）和88.3%（b轴）的准确率，并构建出识别精度达89.6%的机器视觉系统和决策准确率90.2%的智能导航平台，为多模态神经形态硬件开发提供新范式。

　　

受生物轴突启发，这项研究巧妙利用了二维材料Nb₂GeTe₄的晶体各向异性特性。就像神经元通过不同传导路径处理信息那样，该材料沿a轴和b轴展现出差异显著的电荷传输性能——空穴迁移率在a轴方向达到137.97 cm²V^?1s^?1，而b轴方向仅为78.29 cm²V^?1s^?1。更有趣的是，这种"智能材料"还能像视网膜一样对不同波长光线产生选择性响应。

通过电信号和光信号的协同调控，研究人员构建出能模拟生物突触可塑性（synaptic plasticity）的双模器件。就像大脑会强化常用神经通路那样，该器件在不同晶轴方向展现出可编程的权重更新特性。在图像识别任务中，沿高迁移率的a轴方向取得了接近人脑的98.3%准确率。基于此开发的机器视觉系统，其目标识别能力（89.6%准确率）已接近生物视觉水平，而智能导航平台90.2%的决策准确率更展现出类脑计算的巨大潜力。

这项突破性工作将各向异性传输与光谱响应特性集成于单一材料体系，犹如为人工神经系统装上了"方向感应器"和"色彩识别器"。这种仿生设计不仅解决了传统神经形态器件功能单一的问题，更开辟了开发具有多模态感知（multimodal sensing）和并行处理能力的紧凑型类脑硬件新途径，为自动驾驶、边缘计算等前沿领域提供了革命性的硬件解决方案。