福州大学李福山教授课题组与香港理工大学柴扬教授课题组提出和实现了一种融高效光发射、光吸收、光突触于一体的智能化量子点发光忆阻器，为单一器件实现信息发射、接收、显示、存算多功能集成提供了可能性，有望突破多种功能元件集成带来的尺寸微缩化和高功耗瓶颈。相关研究成果以“ Light-emitting memristors for optoelectronic artificial efferent nerve ”为题于2021年7月16日发表在NANO LETTERS杂志上。

在本工作中，研究人员巧妙的在单个量子点发光器件中结合了光接收器、光发射器和光突触的功能，首次实现了一种智能量子点发光忆阻器（LEM）。在外加直流电压作用下，LEM器件具有典型的量子点发光二极管特性，拥有高发光外量子效率、高色纯和色域的优势，可以实现发光显示功能（参见图2）。此外，量子点LEM器件中采用了新型双层电荷储存层（CSL）结构，使得器件在拥有量子点发光器件高效率、高色纯光发射优点的同时，可以实现对外加光信号的感知和光生电荷的可控捕获，由此进一步调制器件的发光特性和光信号输出（参见图1）。器件中的CSL结构具有光敏特性，在外加光信号刺激下产生光生电荷，并被捕获和储存在CSL结构中。储存电荷的数量可以通过外加光信号的强度、辐照时间、光脉冲数量和频率等进行调制，从而实现器件电流和光信号输出的有效调控。

图1． (a-c) LEM的结构示意图及光电突触特性表征图。(d-e) LEM器件的电荷产生及输运机制图。

图2． 量子点发光器件阵列的实物图片及其在外加光信号刺激下实现的选择性发光。

在此基础上，研究人员进一步利用LEM器件实现了光突触和人工神经系统的构建（参见图3）。基于忆阻器的电子突触，包括电忆阻器和光学忆阻器，已经成功地证明了可以实现构建人工神经网络 (ANN) 的认知和计算应用，如计算机视觉及语音信号识别等，电子突触已被视为人工智能系统物理平台的基本要素。然而，目前电子突触系统中的信息载体只能通过电互连。与电信号不同，光具有传输距离远、带宽大等优点。此外，可以通过使用的光信号来实现一对多传输，光信号具有构建多层结构神经网络的潜力。在前人的工作中，光突触器件的光刺激信号都来自外部光源，这使得构建具有同步信号传输的紧凑型光学ANN变得困难。因此，研究人员基于新型LEM器件，将来自前LEM（突触前膜）的光信号作为后LEM（突触后膜）的输入信号，神经网络层间的信号传输完全基于器件本身光通信，无需外部光源，从而消除传统基于电子信号的神经系统中的物理限制。在此基础上，通过模拟生物的反射弧成功构建了一个光电人工传出神经系统来智能控制机械手的运动。这些结果将极大的推动半导体量子点发光技术的智能化应用，未来有望融合信息传输、显示和计算功能于单一器件。

福州大学平板显示技术国家地方联合工程实验室博士研究生朱阳斌为该研究第一作者，李福山教授、柴扬教授为通讯作者。感谢科技部重点研发计划、国家自然科学基金委、闽都创新实验室等项目单位的大力支持。

图3． (a-b) 生物和人工传出神经系统示意图。(c) 基于LEM的一对多动态可调光传输示意图。

论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.1c01482