近期，物理与信息科学学院材料原子分子科学研究所许并社领导的认知材料团队尉国栋教授小组青年教师王盼在著名国际学术期刊《Advanced Science》上发表题为“Highly Promising 2D/1D BP-C/CNT Bionic Opto-Olfactory Co-Sensory Artificial Synapses for Multisensory Integration”的高水平论文。我校硕士研究生董李艳为第一作者，研究生薛宝静为共同第一作者，尉国栋和王盼为共同通讯作者，陕西科技大学为唯一通讯单位。在这项研究中，该团队研究人员开发了基于BP-C/CNTs (2D/1D)异质结构滤膜的仿生光嗅觉共感人工突触器件，集成了光调制、气体检测和生物突触功能，模拟了多感觉神经元特征。这项工作为研究多重感知人工突触器件提供了一种新方法。该成果的发表体现了我校在黑磷多重感知人工突触器件领域的影响力。

传统计算机采用的冯·诺依曼架构体系处理器与内存在物理上是分离的，使得计算机内数据运算需要消耗大量的时间和功耗。而人脑在实现高速并行运算的同时也能保持超低的功耗，这是因为人类大脑不仅能够处理单模态感官输入，还能通过初级感觉区的神经元整合多感官信息。鉴于此，开发模仿人类感官（眼睛、耳朵、鼻子、舌头和皮肤）的神经形态设备，实现多模态感官整合和神经生物学行为，对于实现神经形态、感知、计算以及弥合人工智能和自然智能之间的鸿沟具有重要意义。其中，基于忆阻器的人工突触设备在学习、分类、识别、感知、信息存储和神经网络模拟等复杂任务具有明显优势。二维（2D）层状黑磷（BP）因其独特光电特性，如可调带隙、高载流子迁移率和高吸收系数，成为光电和嗅觉突触器件的理想选择。但BP环境不稳定性阻碍了其在突触器件领域的发展。为解决此问题，通过碳原子掺杂，并与一维（1D）碳纳米管（CNTs）结合构建BP-C/CNTs范德华异质结构，利用BP-C纳米片和CNTs之间的协同效应，促进电子转移，提高输运效率和结构稳定性。

本研究将2D BP-C和1D CNT相结合，制备了仿生光嗅觉共感人工突触器件。此器件不仅模拟了电和光刺激下的基本突触功能，而且实现了对乙醇和丙酮气体的超低的检测限和快速响应，乙醇检测达到了100 ms的显著响应时间，超过了现有文献中报道的最快的传感器。通过将光调制、气体传感和突触功能同时集成在一个设备内，所得到的器件具有模仿多感觉神经元特征和功能的能力。这项工作为BP材料在光电子领域的广泛应用提供了一定的前期基础，并为研究高灵敏和高响应度的光激发嗅觉突触仿生器件提供了新的研究思路。