用于神经形态应用的电解质门控光电晶体管

Electrolyte-gated optoelectronic transistors for neuromorphic applications

Jinming Bi1Yanran Li1Rong Lu1Honglin Song1Jie Jiang2 · 半导体学报 · 2025年1月 · Vol.46

传统冯·诺依曼架构在并行计算与自适应学习方面存在效率瓶颈，难以满足高效高速计算的需求。神经形态计算凭借高并行性与超低功耗的优势，被视为突破传统计算局限、实现下一代人工智能的重要途径。其中，基于电解质门控晶体管的人工突触器件因低能耗、多模态感知与多功能集成能力而备受关注。结合光子学与电子学优势的光电神经形态器件在该领域展现出巨大潜力。本文综述了电解质门控光电神经形态晶体管的最新进展，涵盖器件结构、工作机理、神经形态功能及其在人工视觉、痛觉与触觉系统中的应用，并总结了当前挑战与未来发展方向。

解读: 该电解质门控光电神经形态晶体管技术对阳光电源智能控制系统具有前瞻性启发价值。其低功耗、高并行计算特性可应用于：1）iSolarCloud智能运维平台的边缘计算节点，实现光伏阵列故障的实时神经形态诊断，降低云端算力依赖；2）ST储能系统的多模态传感融合，通过光电协同感知实现电池状态的自适应学习与预测性...