研究背景：
视觉感知系统是生物与环境互动的基础，使其能够收集信息并产生生存和繁殖所必需的适应性反应。值得注意的是，选择性记忆和适应是最独特和最基本的视觉行为之一，是视觉系统有效运作的基础。在生物学上，生物神经网络可以同时感知、记忆和处理光信息，具有高效率，低能耗和高容错率等特点。然而，基于传统冯·诺依曼架构的固态硬件很难实现这些仿生视觉行为。目前，基于二维材料的光电晶体管已经证明了具有仿生视觉适应的能力，为下一代人工视觉系统奠定了基础。但仍有一些关键问题有待解决，如优化适应过程、提高记忆效率和最优化能耗。因此，从底层器件概念出发，需要进一步发展新型器件架构，以超越传统的人类视觉功能。
创新成果：
近日，中南大学物理学院蒋杰课题组在著名期刊Applied Physics Reviews上发表题为“Reconfigurable Graded Adaptive Asymmetry-Schottky-Barrier Phototransistor for Artificial Visual System with zJ-Energy Record”的研究性论文。该研究主要提出一种通过不对称肖特基势垒，实现超低功耗和高级仿生功能的不对称电极器件架构策略。这种肖特基势垒可以通过栅极或漏极偏置进行有效调节，从而调控MoS2沟道的载流子输运。由于采用了新的器件结构，不对称肖特基势垒晶体管可以模拟视觉选择性记忆行为，并表现出每个突触事件约90 zJ的超低能耗。更重要的是，有趣的视觉灵敏度和脱敏可以在该器件中模拟，从而实现分级适应行为。该研究为具有低能耗、环境自适应和动态视觉感知性能的自动驾驶汽车和环境交互机器人的未来发展提供了重要借鉴。
本文亮点：
要点一：提出新型不对称电极器件架构用于构建不对称肖特基势垒
基于创新性的不对称电极器件架构（源极采用Ni/Au、漏极采用Pd），我们成功在二维MoS2表面构建出差异化的不对称肖特基势垒结构——该设计通过不同功函数金属的精准匹配，在源/漏界面形成能带梯度，不仅显著抑制暗电流实现超低功耗，更高效驱动光生载流子定向分离以提升响应速度，并通过空间分辨光电流成像技术直接验证了势垒不对称性的物理机制。此外，这种独特的肖特基势垒界面能有效的捕获电荷，从而模拟生物记忆行为，同时在实现生物适应功能上也具有重要价值。
图1. 晶体管制备工艺和电学特性
图2. 不对称肖特基势垒晶体管的KPFM表征和能带原理图
要点二：实现超低功耗和选择性视觉记忆模拟
基于不对称肖特基势垒的独特性能，该器件成功模拟了生物视觉的选择性记忆行为：在正偏置下突触记忆效果保持强度无关的稳定性，而负偏置下则呈现记忆衰减趋势，精准复现了生物系统对关键信息的筛选机制。同时，器件在正/负偏置下分别展现出线性和指数型的EPSC可重构调控特性，实现了神经形态计算的动态适应性。突破性的是，肖特基势垒结构使器件达到创纪录的90 zJ单突触功耗，为超低功耗神经形态视觉系统奠定了硬件基础。
图3. 超低功耗突触事件和视觉选择性记忆行为
要点三：实现可重构的分级适应行为
基于正负偏置下不对称肖特基势垒的动态调控特性，该器件成功实现了可重构的生物分级适应行为——在复杂环境中精准平衡感知灵敏度与识别准确度。更重要的是，通过光-电协同刺激策略，器件完整复现了生物视网膜的核心适应机制：包括毫秒级响应的快适应、持续调节的慢适应以及环境感知驱动的周围适应。这一突破不仅实证了选择性记忆与分级适应理论的可行性，更为开发仿生自适应视觉系统开辟了器件级实现新路径。
图4. 可重构的分级适应行为
图5. 光电协同的适应行为
结论：
总之，该研究通过构建不对称电极结构的肖特基势垒光电晶体管，实现了偏压极性/幅度对势垒特性的动态调控，成功模拟生物视觉系统的选择性记忆与分级适应行为：器件凭借肖特基势垒对暗电流的有效抑制及光生载流子分离效率的显著提升，创下单突触事件~90 zJ的超低能耗现有记录；借助偏置电压调控，光激发兴奋性突触后电流（EPSC）呈现线性/指数双模可重构特性，其中正偏压实现关键信息的长时记忆存储，负偏压诱导干扰信息的主动遗忘，精准复现生物视觉筛选机制；进一步通过调节偏置电压极性，在硬件层面实现了双通道负反馈调控的分级适应行为（动态平衡灵敏度/准确度）及脱敏-自恢复视觉适应功能。该工作为开发基于二维材料的可重构神经形态视觉芯片提供了新范式。
中南大学物理学院博士生宋泓霖为论文第一作者；中南大学物理学院蒋杰教授为通讯作者。特别感谢中南大学物理学院周瑜教授和钟绵增教授团队在器件表征方面的支持。
