福建师大在先进集成光电器件领域取得重要进展

随着大数据时代信息传感与计算技术的迅速发展，具有信号感知及动态信号处理功能的传感器内计算硬件受到广泛关注。然而在实际应用中，传感器获取的信号常受环境噪声干扰，导致输入信号编码误码率显著增加，进而影响计算准确性。此外，单一模态感知难以反映物体综合属性，致使识别精度下降及误判风险升高。

针对上述挑战，福建师范大学刘洋教授团队构建了ZnO量子点/CdSe量子点/ZnO量子点叠层结构，成功研制集信号感知、预处理与传感器内储备池计算（Reservoir Computing, RC）于一体的全量子点光电忆阻器。该器件在电学激励及紫外-可见光响应中表现出显著非线性与短期记忆特性，并且可以实现多光谱及动态感知功能。研发的感存算一体化系统可同步处理多模态输入信号，在Fashion-MNIST分类任务中验证了多感官融合感知能力。值得注意的是，该器件独特的信号预处理功能使RC系统编码误码率显著降低。通过动态手势识别任务进一步展示了传感器内RC系统对时间信号的处理能力，准确率达到92.59%。这项研究为设计先进的功能集成光电器件及智能光电子系统提供了一种有效的路径。

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相关研究成果以“A Full-Quantum-Dot Optoelectronic Memristor for In-Sensor Reservoir Computing System with Integrated Functions”为题，在线发表于《Advanced Functional Materials》上。

福建师范大学为该研究工作的第一完成单位，海峡柔性电子（未来科技）学院研究生林庆红为本文第一作者，温州理工学院朱阳斌副教授为本文的共同第一作者；海峡柔性电子（未来科技）学院的刘洋教授和福州大学李福山教授为共同通讯作者。

相关链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202423548