揭秘重大突破！助力微电子和人工智能领域发展！

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神经形态计算近年来备受科研人员关注，这种计算模式通过模仿生物神经元和神经网络的工作原理，构建电子系统，不仅高效节能，而且具备自适应能力，为信息处理带来了巨大变革。在语音助手（如Siri、Google Assistant、Alexa）、面部识别、医疗诊断、自动驾驶等多个领域，神经形态计算都展现出了巨大的应用潜力，为人工智能的发展开辟了新的道路。

神经元和突触是该类系统的核心组成部分，它们负责信息的处理和传递，为了在电子系统中实现这些生物功能，科学家们需要寻找能够模拟神经元和突触行为的材料，来制成可以用于大规模神经形态计算的芯片。

针对这一问题，西交利物浦大学的研究团队联合中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所展开了研究，他们取得重大突破，为具备神经形态计算的下一代半导体芯片提供了关键的材料基础，助力微电子和人工智能领域发展。

相关研究成果近日在国际顶级期刊《自然-通讯》（Nature Communications）上成功发表，该期刊收录生物、医学、物理、化学、材料、电子等多种学科领域的高质量研究成果。据悉，这是西浦首次在《自然》子刊上发表微电子和半导体方向的研究成果。

西浦智能工程学院高级副教授赵春博士，以及中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所的康黎星研究员和李清文研究员作为此次发表论文的共同通讯作者，中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所的的博士研究生姚建、博士后研究员王琦男博士、张勇博士共同担任第一作者。

据赵春博士介绍，研究团队的核心成果是将先进材料锌（II）-内消旋四苯基卟啉（ZnTPP）与下一代半导体单壁碳纳米管（SWCNT）这两种独特材料相结合，创造出一种新型半导体异质结。

“这种新型异质结材料能够在极宽的温度范围内保持稳定的光电导性能，在芯片内部创造了一个稳定工作的光电转换储存平台，无需任何额外的条件支持。这一技术突破解决了传统电子材料在极端温度环境下性能受限的问题，为神经形态计算这一前沿领域的发展提供了强有力的材料支撑。”他解释道。

赵春博士指出，该异质结材料不仅性能优越，还具备一定的学习与记忆能力。这意味着，未来，基于这种材料的电子设备在信息处理和数据存储方面有可能实现更高层次的智能化，从而推动未来人工智能、可穿戴设备、自动驾驶等多个领域的快速发展。

 “目前，研究团队已将该技术应用于极端温度下的自动驾驶场景，并取得了不错的效果，未来，我们将继续提升这一技术。”他介绍道。

智能工程学院院长林永义教授表示，学院多年来一直致力于人工智能及第三代先进半导体的研发，并不断取得科研突破。

“智能工程学院创院以来始终积极落实西浦1.0和3.0的教育发展模式，不断深化产教融合与科教融汇，针对人工智能及第三代先进半导体提前布局重点攻关研发，让大学科技创新成果进一步助力产业发展。”他总结道。

记者：金画恬

编辑：寇博

新媒体：赵敏敏、马雅君

监制：胡秋辰

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