2024年6月14日，周晔团队在《JOURNAL OF PHYSICS-MATERIALS》发表了题为“In-sensor neuromorphic computing using perovskites and transition metal dichalcogenides”的综述论文。该综述论文探讨了使用钙钛矿和过渡金属二硫族化合物的传感器内神经形态计算。深圳大学高等研究院2021级本科生李深艺与李继拓为共同第一作者，高等研究院周晔老师与电子信息与工程学院丁光龙老师为共同通讯作者，深圳大学为第一完成单位。
随着物联网、人工智能和其他新兴技术的进步，对感知和学习外部环境的人工视觉系统的需求越来越大。然而，传统的传感和计算系统受到传感、处理和存储单元的物理分离的限制，这导致了诸如高能耗、大的额外硬件成本和长延迟时间等挑战。将神经形态计算功能集成到传感单元中是克服这些挑战的有效方法。因此，设计具有传感能力和低功耗、高开关速度特性的神经形态器件，对传感器计算设备和系统的探索具有极其重要的意义。这篇综述简要介绍了两种常见的光电子材料，钙钛矿和过渡金属二硫族化合物（TMDs）的结构和性能。随后，讨论了神经形态器件的基本概念，包括器件结构和工作机制。此外，总结并广泛讨论了钙钛矿和TMDs在传感器内计算中的应用。最后，提出了应对挑战的潜在策略，并简要展望了光电材料在传感器计算方面的应用。此项研究得到国家自然科学基金、广东省自然科学基金和深圳市科创局的资助。
原文链接：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2515-7639/ad5251#jpmaterad5251f1
