磁致伸缩驱动双阈值自适应视觉系统的压电光电子异质结器件研究

来自多学科交叉团队的研究人员开发了一种基于磁致伸缩驱动的压电光电子异质结器件（MAPP-HJT），通过整合Terfenol-D基底与α-In2Se3/WSe2异质结构，实现了磁场下光电流的双向调控（增强因子达3180.7，抑制因子达1736.2）。结合卷积神经网络（CNN），该系统显著提升了高/低照度图像的识别精度（分别提高1.3倍和3.2倍），为仿生自适应视觉器件设计提供了新范式。

　　

生物视觉的宽动态范围感知能力依赖于其自适应神经调控机制，而仿生光电器件需通过光电流的多阈值精确调制以实现甚至超越类似功能。本研究设计了一种新型磁致伸缩驱动压电光电子异质结器件（Magnetostrictive-actuated Piezo-Phototronic Heterojunction Device, MAPP-HJT），以Terfenol-D为基底，集成两个正交排列的异质结构（每层包含云母、α-In₂Se₃薄片和少层WSe₂）。该器件在磁致拉伸应变场下光电流增强因子高达3180.7，在磁致压缩应变场下抑制因子达1736.2。基于这一磁控双向调控特性，结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）构建的双阈值自适应视觉系统，不仅将高照度图像（亮度为参考图像的300%）识别准确率提升1.3倍，还将低照度图像（亮度为参考图像的10%）识别准确率提高超过3.2倍。该研究推动了压电光电子学（Piezo-Phototronics）的发展，并为自适应仿生视觉器件的设计提供了新思路。