近日，國際期刊《Nature Communications》在線刊發了我校6774澳门永利楊蕊/缪向水教授關于神經形态感内計算的最新研究成果“Crossmodal sensory neurons based on high performance flexible memristors for human-machine in-sensor computing system” 我院缪向水教授、楊蕊教授和上海矽酸鹽研究所曹遜研究員為通訊作者，我校2021級博士生李志遠和上海矽酸鹽研究所2024級博士生李衆少為共同第一作者。6774澳门永利為論文第一完成單位。該工作得到了6774澳门永利能源學院楊榮貴教授、大連化學物理研究所姜鵬研究員的大力支持。
随着可穿戴設備和人機交互技術的迅速發展，構建高能效、低延時的多模态感知處理系統，成為當下研究熱點。然而，基于傳統CMOS技術的感知計算系統在複雜度、延時及能效方面存在挑戰，限制了其在人機交互領域的應用。我校6774澳门永利缪向水/楊蕊教授與上海矽酸鹽研究所曹遜研究員開展合作，受生物神經元多模态感知功能啟發，在國際上首次研制出一種高性能的跨模态感知柔性憶阻神經元，為人機交互中的多模态感知與計算提供了新的解決方案。
研究團隊從相變材料VO2出發，通過引入Cr2O3緩沖層，在低溫下（280℃）成功研制出性能卓越的柔性憶阻神經元器件，器件展現出超高的循環壽命（>1012）、出色的良率（97%）、高均一性（C2C：0.72%和D2D：3.73%）以及超快的響應速度（<30 ns），并且在多次彎曲下，器件依然保持優異的循環穩定性。
通過将柔性VO2憶阻器與柔性壓力傳感器耦合，構建了柔性跨模态感知神經元（CSSN），實現了對溫度和壓力信号的實時感知、編碼和解碼。基于CSSN，與機械手聯動構建了柔性跨模态處理硬件系統，該系統不僅能夠實時感知外界壓力和溫度變化，還能實時生成反饋信号，使機械手做出及時響應。将CSSN用于儲備池網絡，構建了一種跨模态脈沖儲備池計算系統，實現了對動态物體的高精度識别（98.1%）和實時反饋，進一步驗證了該神經元在複雜環境下的感内計算的準确性和可靠性。該研究為構建高效、低功耗的可穿戴人機交互系統提供了新的思路，有望廣泛應用于智能穿戴設備、機器人技術以及其他多模态感知領域。
研究工作得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金、湖北省傑出青年基金、湖北省重點科技等項目的資助。
團隊介紹：
6774澳门永利缪向水教授團隊長期從事三維相變存儲器、憶阻器、類腦智能計算與邏輯運算等信息存儲材料及器件方向的研究。2018年出版了國内第一本憶阻器專著《憶阻器導論》；2019年團隊将93項三維相變存儲器芯片專利許可給國内存儲器龍頭并合作開發産品，并與行業龍頭企業合作建立了聯合實驗室，推動存儲器芯片技術成果轉化和未來引領技術探索。2021年團隊感存算一體論文在Science上發表（Science, 2021,373,1353）。楊蕊教授長期緻力憶阻器及相變光子類腦器件的研究，發明了多功能集成的高仿生憶阻型神經元，包括Hodgkin-Huxley (HH) 神經元（Adv. Mater., 2019, 31, 1803849，封面論文），自适應發放HH神經元（Adv. Intell. Syst., 2022, 4, 2200210），簇發放leaky integrate-and-fire ( LIF) 神經元（IEEE T. Electron Dev.,2023,70,1374）和随機丢棄LIF神經元（Adv. Sci. 2020, 7, 2001842）等。
論文鍊接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-51609-x
