随着人工智能和互联网技术的发展，对高性能计算和智能视觉系统的需求日益增长。然而，传统的冯·诺依曼架构在处理大规模图像数据时面临着数据传输瓶颈和高能耗等问题，限制了系统的效率和性能。近年来，忆阻器作为新型非易失性存储器件，因在存储和处理单元中集成探测、存储和计算功能而备受关注。AlScN作为优秀的半导体铁电材料，具有强剩余极化、高居里温度以及与主流半导体制造工艺兼容等优点。但是，由于AlScN光敏性的限制，实现光控的多阻态调节成为研究难点。

近日，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所研究员黎大兵和孙晓娟团队，开发出基于AlScN/p-i-n GaN异质结的紫外光电突触器件。研究通过器件设计，利用AlScN的铁电极化特性和GaN的优异光电性能，基于异质结处空穴的俘获与解俘获机制，构建了新型的紫外光电突触器件。该器件具备出色的非易失性存储特性，开关比可达9.36×10⁵；能够模拟生物视觉系统中的突触功能，进行多阻态调节，如长时程增强、对脉冲增强及学习-遗忘-再学习过程。

上述成果为先进人工视觉系统的发展提供了新的技术路径。

相关研究成果以Ultraviolet Optoelectronic Synapse Based on AlScN/p-i-n GaN Heterojunction for Advanced Artificial Vision Systems为题，发表在《先进材料》（Advanced Materials）上。

电学非易失存储与紫外光电突触双功能示意图

图像预处理、识别与分类应用示意图