據外媒報道，由中國臺灣成功大學（National Cheng Kung University，NCKU）智慧半導體及永續制造學院教授李亞儒帶領的團隊，最新研發出一種基于全無機鈣鈦礦量子點的光學神經形態突觸組件，將感測、記憶與運算等功能高度整合，為鄰近感測計算技術的發展開辟新局，可應用在自駕車導航、智能制造和醫療影像分析等高效彩色圖像處理，為人工智能應用開創新視角。相關研究論文發表于期刊《Advanced Science》。

圖片來源：成功大學

李亞儒表示，希望機器能模仿人類以眼睛目視后，將影像輸往大腦辨識分析并儲存，目前已經有許多半導體存儲元件的制作方法，功效與耗能也不盡相同，有些是將不同的材質復合，但制程復雜而且成本高。

研究團隊設計的新型光學神經形態突觸組件，采用雙單元設計，仿真人類視覺系統中的突觸動態行為，并可根據不同波長的光刺激調整突觸權重，為視覺辨識技術帶來更加接近生物系統的突破。

團隊以全無機鈣鈦礦量子點（CsPbBr3）做為電阻式隨機存取內存（RRAM）中的主動層介電質，上下則分別使用銀金屬及透明導電層氧化銦錫做為電極，因為介電質的材料單一，制程相對簡單，并透過正負電極反轉，組件可多功能操控，因而有耗能少、效能高及成本低等多項優點。

新的組件以28×28的數組，結合單層人工神經網絡進行神經形態編碼，成功實現對紫外、藍色與綠色MNIST手寫數字辨識，分類準確率超過90%，顯示這項新技術在復雜影像辨識任務中擁有卓越的表現力。

而目前市場上熱門的硅光子，是指數據傳輸由傳統的電訊號改為光子傳輸訊號，不但能大幅提升傳輸效果，也會大幅降低傳輸的能耗，進一步改善發熱問題，成大的新研發也能導入硅光子相關應用。

李亞儒表示，新研發利用紫外光進行光學編碼，并通過綠光抹除編碼狀態，實現實時檢測與感知功能。透過同步檢測光子能量（波長），讓這種非接觸式的光學編碼系統更加精準且高效。