近日，letou乐投官网2024级本科生莫军毅牵头完成的人工光电神经元器件相关研究论文，以第一作者在线发表于微电子器件领域国际权威期刊《IEEE Electron Device Letters》（IEEE EDL）。该研究依托学部本科生科研训练资助计划（URTP）立项开展，由王宏教授担任指导教师，张鹏副教授、王宏教授共同作为论文通讯作者。

入学之初，莫军毅便怀揣“为国铸芯”理想，潜心集成电路专业，在扎实完成课堂课业的同时，持续追踪类脑芯片领域前沿研究动态。传统冯·诺依曼架构存在存储、计算分离带来的“存储墙”“能耗墙”瓶颈，而事件驱动神经元和存算一体技术为破解该难题开辟了全新技术路径，这一研究方向深深吸引了他。

学部发布URTP项目选题后，王宏教授团队的“基于光电晶体管与阈值开关的传感内降噪研究”课题，与莫军毅的研究兴趣高度契合。尽管彼时他尚未积累系统完整的科研实操经验，仍主动撰写自荐信申请加入课题组。成功入选后，在导师悉心指导下，他正式开启科研训练。

科研起步阶段，晦涩外文文献、繁重课业、陌生器件实验流程等多重压力叠加，莫军毅一度难以兼顾。在导师、课题组研究生学长学姐的帮助下，他逐步摸索出高效文献梳理、课题推进的学习方法，合理分配课业与实验时间，熟练掌握器件制备、电学性能测试、实验数据拟合、学术论文撰写全链条科研技能，并独立承担光电神经元器件搭建、实验测试与机理分析等核心研究工作。

在边缘智能应用中，图像噪声严重制约着后续识别的精度与效率，生物神经元提供了一种可能的解决思路。莫军毅创新性提出一种由In2O3和NbOX组成的人工光电神经元，利用首脉冲时间（TTFS）对光功率的非线性依赖，在传感端实现高效去噪，打破传统系统感知、传输、计算分离带来的高功耗短板。实验验证数据表明，图像分类准确率从82.74%提升至95.86%，在传感端视觉去噪和边缘智能处理中具备广阔应用潜力。

人工光电神经元的器件结构、等效电路及首脉冲时间与光功率的非线性响应

论文初次投稿过程充满挑战，期刊送审后，三位审稿专家累计提出17条针对性修改意见，庞大的修改工作量一度让莫军毅陷入自我怀疑。导师团队结合科研经历耐心开导，向他阐明反复打磨、直面学术质疑是科研工作的常态。此后两个半月里，他逐条拆解梳理审稿意见，补充多组对照验证实验、完善内在机理论证逻辑、重构全文行文框架，先后打磨论文十余版，逐字逐句优化审稿回复信内容。时隔两月，稿件顺利收到录用通知，长期泡在实验室、反复修改文稿的付出终获国际权威期刊认可。

谈及本次科研经历，莫军毅感慨：“科研路上挫折在所难免，但每一次修改、每一组实验，都是自我成长的阶梯。未来我会(hui) 继续深耕类脑器件研究方向，把在科研中锤炼的钻研精神，投入集成电路核心技术攻关。”

论文标题：Visual Denoising An Artificial Optoelectronic Neuron for In-Sensor

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