据中国科学院消息，中国科学院上海高等研究院近日成功研制出基于氢终端金刚石的光电突触晶体管，并在器件层面模拟了多种关键突触行为，实现了光电逻辑运算与脉冲神经网络图像识别，为发展高性能、低能耗的类脑神经形态计算提供了新思路。

       在人工智能（885728）与大数据快速发展的背景下，发展类脑神经形态器件是突破传统计算架构瓶颈的重要方向。金刚石作为超宽禁带半导体（881121），兼具高迁移率与优异稳定性，但其在神经形态计算领域的潜力此前几乎未被充分开发。研究团队通过协同调控单晶金刚石中的体相缺陷、氢致表面态与界面陷阱，成功研制出新型光电突触晶体管，有效模拟了突触可塑性。

       该研究将氢终端金刚石的应用从传统电子器件拓展至光驱动突触运算与神经形态计算领域。研究团队提出了缺陷协同调控光生载流子的新策略，并贯通了从材料、器件、逻辑到网络的研究链条。在此基础上，团队将器件实测特性引入计算层面，实现了光电逻辑运算、器件级信息编码以及脉冲神经网络图像识别。

       这项研究为金刚石基神经形态器件建立了性能基准，也为发展鲁棒、事件驱动的类脑视觉系统提供了重要参考。相关研究成果已发表于学术期刊《Journal of Colloid and Interface（TILE） Science》。研究工作得到了国家自然科学基金等项目的支持。