视觉感知是人类获取外部信息的主要方式，在人工智能领域，尤其是在计算机视觉和智能感知方面，具有不可替代的重要性。如今，自动驾驶、医学图像分析、机器人视觉系统等计算机视觉应用领域取得了显著进展，但这些任务依赖于传统的冯·诺依曼架构，面临着高能耗、延迟增加和设备集成受限等挑战。此外，现有的图像传感器如互补金属氧化物半导体（CMOS）图像传感器，主要设计用于光敏感性，作为刚性组件，缺乏存储和处理信息的能力，限制了其在复杂环境中的适应性。因此，开发一种集感知、存储、计算和多场景适应性于一体的设备，对于提高计算效率和克服传统计算架构的限制具有重要意义。近年来，受大脑启发的神经形态计算架构，尤其是光电忆阻器，因其能够将光感知、信息存储、突触行为和计算功能集成到单一设备中，受到了广泛关注。
在这项研究中，研究人员开发了一种基于铝掺杂氧化锌（AZO）的柔性同质结光电忆阻器阵列，该阵列具有宽带光学响应（紫外-红绿蓝）、可重构的光电突触以及超分辨率图像重建能力。研究人员通过构建垂直集成的氧缺陷AZO/氧富集AZO同质结结构，实现了器件在光和电协同输入下的动态电导调制，支持包括短期记忆、长期记忆和成对脉冲促进在内的全面突触行为，同时展现出优异的柔韧性、高耐久性和稳定的保持能力。当配置为神经形态视觉阵列时，该系统展现出卓越的图像感知和光学信息存储能力。此外，研究人员基于精确调整的忆阻器电导构建了一个超分辨率重建神经网络，该系统平均峰值信噪比达到25.01分贝，平均结构相似性指数为0.709。系统表征表明，AZO基质中的氧空位梯度工程有助于在弯曲条件下保持稳定的隧穿电流，同时维持机械完整性。这项工作为开发与柔性电子和边缘计算应用兼容的多功能神经形态视觉平台提供了材料设计范式。
总的来说，研究人员报道了一种基于垂直堆叠的氧缺陷AZO/氧富集AZO同质结的光电忆阻器阵列。该器件展现出优异的机械柔性、高耐久性和稳定的保持特性，以及宽带光学响应（紫外-红绿蓝）和可调的突触可塑性。在可控的光刺激下，这种柔性忆阻器能够实现精确、连续和稳定的电导态调制，展现出极小的循环间变化（小于0.9%），并且能够在各种弯曲半径下稳定工作。此外，电刺激进一步丰富了调制路径，提高了电导调制的效率。研究人员成功模拟了短期记忆、长期记忆和成对脉冲促进等突触行为，以及集成的图像感知、记忆和存储功能，实现了红、绿、蓝颜色的区分。此外，当应用于基于忆阻器的超分辨率神经网络时，该系统实现了卓越的图像重建质量（PSNR=25.01 dB，SSIM=0.709）。这项研究不仅突出了柔性光电忆阻器在神经形态视觉系统中的潜力，而且为柔性电子、新型计算架构和机器视觉技术的发展开辟了新的途径。
