台湾半导体先进技术不断翻新，近日国立成功大学智慧半导体及永续制造学院教授李亚儒团队研发出新型光学神经形态突触元件，此元件基於全无机钙??矿量子点，能够高度整合感测、记忆与运算等功能，为邻近感测计算技术发展开辟新局，可应用在自驾车导航、智慧制造和医疗影像分析等高效彩色影像处理，为人工智慧应用开创新视角。李亚儒教授表示，这项研发引起半导体产业关注，将与厂商合作展开进一步的研究与测试。

成大教授李亚儒团队研发新型光学仿生神经形态突触元件，在紫外光照射下发出绿色光。图二为该团队研发出基於全无机钙??矿量子点光学仿生神经形态突触元件的结构及模拟人类视觉系统运作的示意图。

专长为半导体光电元件、奈米制程技术的李亚儒指出，去年的诺贝尔物理学奖，颁给John J. Hopfield与Geoffrey E. Hinton，表彰他们推动人工神经网路（ANN）的非凡成就，为现代机器学习奠定基石。他认为机器愈来愈仿生，是未来发展的方向。

成大教授李亚儒团队研发新型光学仿生神经形态突触元件，在紫外光的照射下，发出绿色光。图二为成大教授李亚儒团队研发出基於全无机钙??矿量子点光学仿生神经形态突触元件的结构，及其模拟人类视觉系统运作的示意图。

李亚儒表示，在影像辨识技术上希??机器能模仿人类以眼睛目视後，将影像输往大脑辨识分析并储存，目前已有许多半导体记忆元件的制作方法，功效与耗能不尽相同，有些是将不同的材质复合，但制程复杂而且成本高。该研究团队设计的新型光学神经形态突触元件，采用双单元设计，模拟人类视觉系统中的突触动态行为，并且可根据不同波长的光刺激调整突触权重，为视觉辨识技术带来更加接近生物系统的突破。

团队以「全无机钙??矿量子点（CsPbBr3）」做为电阻式随机存取记忆体（RRAM）中的主动层介电质，上下则分别使用银金属及透明导电层氧化??锡做为电极，因为介电质的材料单一，制程相对简单，并透过正负电极反转，元件可多功能操控，因而有耗能少、效能高及成本低等多项优点。

新元件以28×28的阵列结合单层人工神经网路进行神经形态编码，实现对紫外、蓝色与绿色MNIST手写数位辨识，分类准确率超过90%，显示这项新技术在复杂影像辨识方面的高度表现力。成大的新研发也能够导入现今市场上热门的矽光子相关应用。李亚儒表示，新研发利用紫外光进行光学编码，并通过绿光抹除编码状态，实现即时检测与感知功能。透过同步检测光子能量（波长），让这种非接触式的光学编码系统更加精准且高效。