據外媒報道，美國能源部國家可再生能源實驗室(NREL)的研究人員在節能光電晶體管方面取得了突破，其開發的設備可幫助計算機像人腦一樣處理視覺信息，并可用作自動駕駛汽車傳感器。

(圖片來源：cleantechnica.com)

此種結構依賴于新型半導體，即金屬鹵化鈣鈦礦(metal-halide perovskites)。經證明，此種半導體在將太陽光轉化為電能方面具有很高的效率，并在一系列其他技術中顯示出巨大的前景。NREL高級科學家Jeffrey Blackburn表示，“總體而言，鈣鈦礦半導體是真正獨特的功能系統，對于許多不同的技術都具有潛在好處。NREL開始對這種光伏材料系統感興趣，但其許多特性可以應用于完全不同的科學領域。”

研究人員將鈣鈦礦納米晶體與單壁碳納米管網絡結合起來，創造出可能對光伏或探測器具有有趣特性的材料組合。當研究人員用激光照射它時，發現了令人驚訝的電反應。資深科學家Joseph Luther稱，“通常情況下，在吸收光后，電流僅會短暫地流動一段時間。但在此種情形下，電流繼續流動，甚至在燈關掉后的幾分鐘內也沒有停止。”

此種行為被稱為“持久光電導效應”，是“光存儲器”的一種形式，在這種形式下，照射到器件上的光能可以電流的形式存儲在存儲器中。這種現象也可以模擬大腦中用于存儲記憶的突觸。然而，持久光電導通常需要低溫或較高的工作電壓，而電流峰值只會持續不到一秒鐘。而在這項新發現中，此種持久光電導效應在室溫下產生電流，并在關燈后電流持續超過一小時。此外，只需要低電壓和低光強度，顯示存儲記憶僅需較低能量。

其他科學家一直致力于光記憶和神經形態計算，模仿人類大腦存儲信息的方式。大腦使用神經元的神經網絡，通過突觸與許多其他神經元交互。這種高度互聯的網絡是大腦能夠以如此高效的方式處理信息的主要原因之一，因此，科學家們用于強大的動力創建人工神經網絡來模擬大腦的功能。

該項研究提供以前缺乏的設計原則，可納入光存儲器和神經形態計算應用。在大腦收集關于世界的輸入信息中，視覺感知占據絕大部分，而這些人工突觸可整合到圖像識別系統中。Blackburn稱，“在許多應用中，傳感器陣列可以接收圖像，并將訓練和學習算法應用于AI和機器學習類型的應用。例如，這類系統有可能提高自動駕駛汽車等應用的能源效率、性能和可靠性。”

研究人員嘗試了三種不同類型的鈣鈦礦：甲脒溴化鉛、碘化銫鉛和溴化銫鉛，發現每種鈣鈦礦都能產生持久的光電導。Blackburn表示，“我們所做的只是將這兩種系統結合起來，打造最簡單的設備之一，而且我們展示了簡單的類似記憶的操作。構建神經網絡需要將這些節點的陣列集成到更復雜的架構中，從而模擬更復雜的內存應用和圖像處理應用。”