熊启华等eLight | 钙钛矿微腔激子极化激元神经形态计算

本文介绍了清华大学熊启华教授团队联合北京量子信息科学研究院构建的首个基于钙钛矿激子极化激元的室温神经形态计算平台。该平台无需网络结构设计，通过单次训练即可实现92%准确率的图像识别，具备强非线性、皮秒级响应及良好可扩展性。研究背景是传统电子架构在处理复杂、并行、时变任务时存在效率限制，而神经形态计算希望模仿大脑的运行机制，在物理结构层面直接实现类神经网络的并行处理和联动响应。研究目的是在常温下实现激子极化激元驱动的神经形态计算，解决现有方案依赖低温操作和复杂纳米结构加工的问题。结论是该平台为全光神经网络提供了新材料和实现方案，具备重要的研究与应用价值，未来有望扩展至更复杂的计算任务，并与光子器件技术深度融合。