據美國《每日科學》網站4日報道，美國研究人員在節能型光電晶體(ti) 管方麵取得突破性進展，研製出一種新型突觸型光電晶體(ti) 管。這類設備有望幫助計算機在處理視覺信息時更像人腦，可用作自動駕駛車輛等的傳(chuan) 感器。

　　在這一最新研究中，美國能源部國家可再生能源實驗室（NREL）的研究人員將鈣鈦礦型納米晶體(ti) 與(yu) 單壁碳納米管網絡結合，創造出這一新型光電晶體(ti) 管。鈣鈦礦是一種新型半導體(ti) ，已被證明能高效地將太陽光轉化為(wei) 電能，並在很多領域顯示出巨大的應用前景。

　　當研究人員用激光照射新光電管時，發現了驚人的電反應。研究論文合著者約瑟夫·路德說：“通常情況下，電流吸收光後，會(hui) 短暫流動一段時間，但在新光電晶體(ti) 管中，電流會(hui) 持續流動。”

　　這種現象被稱為(wei) “持久光電導”，是“光存儲(chu) ”的一種形式。所謂“光存儲(chu) ”指照射到設備上的光能可以作為(wei) 電流存儲(chu) 在“存儲(chu) 器”中，這種現象還可以模擬大腦內(nei) 用來儲(chu) 存記憶的突觸。

　　通常情況下，持續的光電導需要低溫和/或高工作電壓，但電流峰值隻會(hui) 持續一瞬間。而在最新研究中，持久的光電導在室溫下產(chan) 生電流，並在光關(guan) 閉後持續一個(ge) 多小時。研究還發現，隻需低電壓和低光強度就可做到這一點，表明存儲(chu) 內(nei) 存所需的能量也很低。

　　科學家們(men) 一直致力於(yu) 研究光學存儲(chu) 和神經形態計算——用計算機模擬人腦儲(chu) 存信息的方式，希望創建出能模擬大腦功能的人工神經網絡。大腦使用由神經元組成的“神經網絡”工作，這些神經元通過突觸與(yu) 其他神經元相互作用，這種高度互聯的網絡是大腦能快速高效處理信息的主要原因之一。

　　研究人員稱，鑒於(yu) 人腦收集的很多信息都源於(yu) 視覺感知，新研製出的這些突觸型晶體(ti) 管可以整合到圖像識別係統中。

　　研究合作者、詹妮弗·布萊克本表示：“這些傳(chuan) 感器陣列可以接收圖像，結合訓練和學習(xi) 算法可用於(yu) 人工智能和機器學習(xi) 類程序。這類係統有望提高自動駕駛車輛等應用中的能源效率、性能和可靠性。”

　　總編輯圈點

　　晶體(ti) 管無疑是現代電子設備和產(chan) 品的關(guan) 鍵要素。但在數十年神話式發展之後，晶體(ti) 管開始麵臨(lin) 越來越高的製造難度——一方麵是日益趨近的物理極限，很難繼續通過原有製造方式大幅提高處理能力；另一方麵則是能耗所帶來的巨大挑戰。為(wei) 克服困境，科學家們(men) 開始尋找符合神經形態計算機特性的新材料和新器件，畢竟，人腦才是自然界中兼具了高效與(yu) 節能的信息處理係統。現在，突觸型光電晶體(ti) 管的研究已成為(wei) 科研界的一大目標，這也是未來構建高效率的神經網絡計算機的重要技術參考。

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