这项研究展示了一种基于 Cs₂AgBiBr₆ 双钙钛矿纳米离子忆阻器 的人工神经元，旨在通过模拟生物神经元的放电及难治（不应期）行为，提升运动信息的处理效率。该设备利用双钙钛矿材料中独特的离子动力学，实现了显著的阈值电导切换功能。关键创新在于利用设备的内置电势，成功模拟了生物神经元在受到刺激后的自我恢复机制，从而精准捕捉时空特征。在实际应用展示中，该人工神经元能够高效地对复杂运动信息进行编码，在运动目标分类和轨迹预测任务中表现出极高的准确性。这项成果不仅突破了传统人工神经元在模拟复杂动力学特征上的局限，更为开发高性能、低功耗的仿生机器视觉系统（如自动驾驶、实时监控）提供了基于新型类脑芯片的全新技术路径。

在类脑计算与机器视觉技术飞速发展的当下，模拟生物神经元处理动态信息的机制成为突破传统计算瓶颈的关键。生物视网膜神经元能够通过兴奋与不应期的交替动态，将连续的运动刺激高效编码为稀疏的脉冲序列，从而以极低的能耗完成速度、方向、加速度等复杂运动特征的提取与传递。然而，如何在硬件层面精确复现这一涉及多种离子协同迁移的复杂动态过程，构建具备完整“兴奋-不应期”特性的仿生神经元，一直是神经形态器件领域面临的核心挑战。

近期，一项突破性研究提出了一种基于双钙钛矿材料Cs₂AgBiBr₆的纳米离子忆阻器，成功构建出能够全面模拟神经元发放与不应期行为的仿生人工神经元。该材料中Ag⁺与Br⁻离子的本征迁移特性和开放的扩散通道，为在电场调控下模拟神经元中Na⁺与K⁺离子的双向动力学提供了理想平台。研究团队制备了平面型Au/Cs₂AgBiBr₆/Au忆阻器件，其在电压扫描中展现出典型的阈值开关行为，并在反向扫描时观测到显著的内建电势。这种内建电势具有挥发性，在弛豫过程中逐渐衰减，这一特性被证实与Ag⁺和Br⁻离子在电场作用下的迁移、积累与反向扩散过程密切相关。

深入的电学与微观表征揭示，在高压脉冲刺激下，器件电流会从皮安量级骤增至饱和电流，模拟神经元的兴奋与脉冲发放；脉冲撤去后，电流回落至基线，并伴随一个负向电位的缓慢弛豫过程，完美对应了神经元的不应期行为。通过调控脉冲间隔的实验进一步证实，该器件在紧邻的第二次脉冲刺激下响应电流显著降低，表现出明确的不应期特性，且不应期时长可通过编程参数进行调控。这归功于Cs₂AgBiBr₆晶体中Ag⁺和Br⁻离子在电场驱动下的定向迁移形成导电细丝，以及撤去电场后离子的反向扩散与弛豫，后者导致了内建电位的产生，从而在硬件层面实现了对神经元复极化与不应期机制的物理模拟。

将多个此类仿生神经元单元构建成阵列，即可实现对运动信息的硬件编码。当模拟一个移动物体连续刺激阵列时，阵列中处于兴奋状态的神经元产生电流尖峰，而处于不应期的神经元则无响应，从而自发形成具有交替条纹特征的火花映射图。研究表明，条纹的宽度与物体的运动速度成反比，而条纹的取向则精确反映了物体的运动方向。基于这些特征图，一个简单的人工神经网络能够以百分之百的准确率对速度与方向进行分类。

更引人注目的是，该仿生神经元阵列能够编码更为复杂的加速运动。通过分析特征图中条纹宽度或角度的连续变化，可以解码出物体的加速度信息。结合卷积神经网络，系统能够从单帧特征图中直接回归出物体的位置、速度与加速度矢量，并以此高精度预测其未来轨迹，预测结果与真实轨迹高度吻合。这一仿生编码与预测框架，将动态视觉信息的感知、编码与理解融为一体，在硬件层面模拟了生物视觉系统从视网膜到高级皮层的部分信息处理流，为开发面向自动驾驶、视频监控等应用的下一代高效、低功耗仿生机视觉系统提供了全新的器件基础与架构思路。

参考消息：

DOI: 10.1002/adma.202519352