人工智能(AI)的发展对于构建可以模拟生物体感知系统的神经形态电子器件有了更迫切的需求。近几年来，人工皮肤、电子咽喉、人工视网膜等多种人工感知器件已被开发用于人工智能系统。视觉是人体最重要的一种感官，在我们所获取的外界信息中，超过80%都是由视觉系统获得。视网膜在信息获取过程中起着至关重要的作用。视网膜的神经元通过突触相互连接，将入射的光波转化为神经信号，再通过视神经纤维将其以动作电位的形式传递到大脑（图1a-c）。
受人眼视网膜的启发，人工视觉感知器件已经成为近年来的研究热点，被应用于人工智能中的学习记忆、模式识别等神经形态功能。一般来说，模拟生物视网膜的感知功能，需要整合传感器和人工突触器件，然而多元器件的组合会导致硬件冗余、能量浪费以及传感与计算分离等问题。将光波的捕获和处理功能集于一个电子器件中，可以实现更高的空间和时间刺激、更低的功耗、更低的串扰、更快的信号传输和更高的电路密度，这就要求半导体沟道材料具有优良的光电性能。
图1.（a）-（c）生物视觉系统和（d）器件结构示意图。（e）基于二维MoSSe的电子器件感存算一体化集成
在微电子学院陈琳教授团队的工作中人工视网膜，制备了一种高效、稳定的柔性人工视网膜感知器件，可以同时实现电/离子和光的双调制（图1d）。近日，该工作以Integrated In-sensor Computing Optoelectronic Device for Environment-Adaptable Artificial Retina Perception Application为题，发表于期刊Nano Letters，微电子学院教授陈琳、孙清清为通讯作者，博士生孟佳琳为第一作者。
该器件不仅具有光传感器的作用，还能将光刺激转化为电信号，对信息进行处理和存储从而实现视觉记忆功能，这与人脑中的视觉系统功能相类似，真正实现了感知-存储-计算一体化（图1e）。
受人眼的启发，利用器件光电协同调制的特性，实现了光适应以及图像的预处理和识别。基于二维MoSSe的柔性光电双调制人工视网膜器件为将来感存算一体化的电子学研究提供新的思路。
图2. 器件对人类视觉系统中光适应的模拟
光强可以从勒克司的几分之一到超过104勒克司不等。视网膜的光敏感细胞为了避免刺激性光线的伤害，在视觉系统中通过自我调节来适应光线，这个过程被称为光适应。利用该器件也可以实现类似的光强响应变化人工视网膜，如图2 所示。此外，通过器件所能实现的噪声点预处理功能，进一步提高了图像的识别率和效率（图3）。
图3. 利用人工视网膜器件实现的图像预处理和识别功能
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