當前突觸器件的研究大部分集中在證明器件在模擬突觸動力學方面的潛力，而不是進一步的功能化突觸器件以進行更復雜的學習。在這里，我們在h-BN/WSe2異質結上同時實現突觸和光學傳感功能來構筑視覺神經突觸器件。在視覺神經網絡中，該器件可以模仿人類視覺系統的彩色和顏色混合模式識別功能。

我們的突觸器件展示了接近線性的權重更新軌跡，同時提供大量變化幅值小于1%的穩定傳導狀態。該器件采用 0.3 V 的低電壓尖峰工作模式，每個尖峰消耗的能量僅為66 fJ。因此，這有助于演示準確且節能的彩色和混色模式識別。這項工作將是邁向神經網絡（包括神經傳感和訓練功能）的重要一步，可用于更復雜的模式識別。

以前的研究都沒有試圖將突觸功能之外的設備功能化，例如，通過將它們與生物識別傳感元素（如視覺，聽覺和嗅覺傳感器）合并。現有工作只證明了大腦皮層中的與二元或灰度MNIST（修改后的國家標準與技術研究院）數據集的信號處理過程。

突觸器件與生物特征傳感元件的功能集成有望為構成神經傳感和訓練功能的神經網絡的實現提供新的機會，從而能夠對復雜（例如，顏色混合和語音混合）模式執行高能效的模式識別任務。在本文中，我們演示了一種具有突觸和光學傳感功能的視覺神經突觸（ONS）器件。

該ONS器件是在范德華 （vdW） 異質結構（h-BN/WSe2）上制造的，它不具有界面缺陷，因此允許調節許多界面陷阱以實現突觸功能。通過這些ONS器件形成的視覺神經網絡（ONN），模擬了人類視覺系統的彩色和混色模式識別能力。文中把突觸器件與迄今為止報道的其他器件進行了比較（見附表1），特別是在權重更新線性度、可用傳導狀態數、每種狀態的穩定性和能效方面。

由于在較短的波長下會發生更多的光學吸收，因此較短的光波長會在恒定的漏極偏置下降低光學傳感設備的電阻。這種電阻的降低意味著WSe2中產生更多的載流子，此時WCL中捕獲的載流子密度增加。這隨后允許根據光波長條件調整ONS器件的突觸動態特性。

在這里，光學傳感器件和突觸器件是在同一個h-BN / WSe2上制造的，這樣做是為了使光學感器件具有適當的串聯電阻，與突觸器件的串聯電阻相當，并且能夠改變突觸特性。如果光學傳感器件與突觸器件相比具有過大或過小的電阻值，則光學傳感器件中通過調整照明條件進行的電阻控制將不利于改變ONS器件的突觸特性。

圖1 集成h-BN/WSe2視覺神經突觸器件。a. 人體視覺神經系統示意圖，集成了h-BN/WSe2光電探測器的h-BN/WSe2的突觸器件，以及ONS器件的簡化電路。這里的光源是點激光器，波長為655 nm（紅色），532 nm（綠色）和405 nm（藍色），所有波長的固定功率密度（P）均為6 mW cm?2。b. 不同光照條件（無光照和 RGB）下的 ONS 器件h-BN/WSe2的興奮性和抑制性突觸后電流特征及提取的電導變化。c. 不同光照條件下的長期增強和抑制曲線，其中使用振幅為0.3 V的輸入脈沖控制突觸器件。 d、e不同波長下提取的非線性幅度（d）和有效電導狀態數（e）。

實現這種突觸器件的第一步是在h-BN頂部創建一個電荷捕獲層，用于調整WSe2通道電導率。通過在 h-BN 上用氧等離子體處理形成 WCL，可以實現vdW突觸器件，如圖2a所示。在突觸前和突觸后端子之間的電流中觀察到遲滯特性，這取決于施加到突觸間隙端子的電壓（VSCT).發生這種情況是因為被困在 WCL 中的電荷部分屏蔽VSCT從而影響流經突觸器件的電流。

圖2 h-BN/WSe2突觸器件的結構和工作機制。a. 合成WSe2/WCL/h-BN突觸器件和生物突觸的功能/結構/結構比較。b. WSe2/WCL/h-BN結構的X-TEM圖像。

c/d. 在WSe2/WCL/h-BN結構的橫截面上獲得的EELS（c）和EDS（d）映射圖像。e. 脈沖振幅為0.1V和1V后的電流弛豫曲線，以及脈沖后1s快陷阱和慢陷阱中未恢復電子的貢獻率。f. 脈沖后以及快速陷阱中載流子去陷后的能帶圖。g. 突觸后電導的變化和作為氧等離子體處理時間的函數測量的開關能量。這里，所有Vpulse的持續時間為10 ms。

圖3 h-BN/WSe2突觸器件的突觸可塑性。a. 不同振幅（0.3 V、0.5 V或1 V）輸入脈沖的長期增強和抑制特性。b. 有效電導狀態數以及當在每個增強和降低中施加600個脈沖時的LTP/LTD曲線。c 電導狀態的穩定性，變化小于1%。d. 在h-BN/WSe2突觸器件中獲得的峰值時間相關可塑性。尖峰前和尖峰后電壓分別向突觸前和SCT施加。

圖4基于人工光學神經網絡的彩色和混色模式識別。a. 一種用于識別28×28 RGB圖像的ONN。b. 分別由彩色和混色數字圖案圖像組成的訓練和測試數據集的示例。c. 識別率是訓練時期數的函數。d. 第12個和第600個訓練時期之后的權重映射圖像。e. 在第600個訓練時期之后的彩色數（藍色4）和混色數（紅色/綠色混合4）的情況下，每個輸出神經元的激活值。

審核編輯：劉清