2026/06/24
圖文引用自：technews.tw
美國俄勒岡州立大學（Oregon State University）研究團隊近日開發出一款仿腦光感測記憶元件，將光感測、記憶與訊號處理整合到單一光電電晶體中，盼望降低未來 AI 硬體的耗能。研究已刊登於期刊《先進功能材料》（Advanced Functional Materials) Advanced Functional Materials）。核心概念是把部分運算直接移到感測器端，減少資料在感測、記憶與處理單元之間來回搬移所造成的能源損耗。
這款元件採用雙材料結構：由氧化物半導體形成電晶體通道，上方則覆蓋感光有機層。當光線照射時，部分電荷會被困在有機層內；即使光源消失，被困的電荷仍會持續影響通道電流，使元件保留對先前光訊號的「記憶」。研究團隊進一步發現，透過施加微小的閘電壓，可以改變被困電荷相對於通道的位置：當電荷移近通道時，影響變強、記憶持續時間延長；當電荷移遠時，影響變弱、記憶較快淡去，形成功能上可程式化的記憶壽命（programmable memory lifetime）。
計畫主持人、俄勒岡州立大學電機與資訊工程教授 Larry Cheng 表示，這項光電元件可望讓資訊在感測器端就地處理，為更有效率的運算提供新硬體能力。…
