随着人工智能和物联网的发展，传统硅基计算架构在信息处理速度和能耗上面临瓶颈。类脑计算和光神经形态器件因其模拟生物神经元和突触功能、低功耗和高并行处理能力而成为研究热点，但现有材料在光响应可控性、双向调控及能耗方面仍存在局限。

为解决这一瓶颈，学院科研人员联合中国科学院东莞材料科学与技术研究所林生晃研究员团队和中山大学沐浩然副教授团队在《Small》（中科院二区，影响因子13.3）发表了题为Electrochemically Exfoliated Amorphous TaIrTe₄ Nanosheets for Bidirectional Optical Neuromorphic Devices的研究论文（https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smll.73719），以二维非晶TaIrTe₄为核心材料的光电器件研究，探索通过结构无序化实现全光突触功能的新策略。

作者采用电化学剥离方法，将TaIrTe₄晶体制备为非晶纳米片，平均厚度约2 nm，平均横向尺寸超过50 µm，结构无序化引入陷阱态，使器件在不同波长的光照下呈现兴奋性与抑制性突触响应，实现短期至长期光突触可塑性可控转换。结果显示，器件在手写数字识别（MNIST）及服饰分类任务（Fashion-MNIST）中准确率分别达92.1%和82.8%，同时保持低能耗和高重复性。本研究成果展示了二维非晶材料在全光型神经形态器件中的应用新可能，为未来低功耗、全光控、双向突触功能的类脑光学计算器件发展提供参考。

论文第一作者为淮北师范大学能源科学与工程学院2023级材料物理与化学专业硕士研究生薛艳秋，通讯作者为淮北师范大学能源科学与工程学院袁建博士，中国科学院东莞材料科学与技术研究所林生晃研究员和中山大学沐浩然副教授。本研究得到了国家自然科学基金、安徽省高等学校自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金等多个基金的支持。

文章链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smll.73719

作者简介：袁建：https://nyxy.chnu.edu.cn/szdw/szjk/js1/content_132943

（文、图：袁建/审核：张永兴/审校：曹静/终审：谢红霞）