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在許多科學研究與工業應用中，光譜儀扮演著至關重要的角色。臺灣大學物理系教授張慶瑞與北京理工大學教授吳漢春合作帶領的國際研究團隊，近期成功開發出一種新型的微型光譜儀。該光譜儀採用SnS₂/ReSe₂的特殊材料，可以進行光檢測、光譜重構、光譜成像和訊號處理，體積則只有極小的19微米（μm），但光譜解析度卻高達5奈米（nm），頻寬（bandwidth）達400∼800nm，且能夠保存超過104秒的影像。相關研究成果已發表於《自然通訊》（Nature Communications）期刊。
 
傳統的光譜儀體積大、耗能高且訊號處理速度慢，因此無法有效地應用於現代的邊緣人工智慧（artificial intelligence, AI）晶片運算。考慮到光譜儀可穿戴光電子學中的潛在應用，如何在保持高光譜解析度、廣範圍感測、快速反應並降低成本的同時，縮小光譜儀的設計，已經成為許多研究者關注的重點。
 
常見的光譜儀微型化策略依賴集成化的檢測器陣列，以及具有波長依賴光學特性的獨立光學元件，包括緊湊型干涉儀、量子點、光子晶體和超表面等。然而，由於光路長度的限制，將這些光譜儀微型化到微米級別仍然具有挑戰。新型的微型光譜儀則利用寬帶光源產生紅、綠、藍、黃的圖像，並以測量光電流的方法來產生高解析度的偽彩色圖像，顯示出多模態成像系統的潛力。此外，該光譜儀能透過雷射和柵極脈衝，結合AI演算法和壓縮感知技術，在非馮諾伊曼（nonvon-Neumann）架構下進行快速的邊緣AI計算操作。
 
另外，團隊的研究也發現，SnS₂/ReSe₂異質介面中的介面陷阱態（Interface trap states）會引起一種可調節、波長依賴的光閘效應和一種非揮發性光電記憶效應。這種新型的光譜儀不僅能夠開創一種超越馮諾伊曼架構的單檢測器計算光譜儀的新路徑，還能在雷射和閘極脈衝交替應用時具有儲存及處理能力。
 
這種小型非馮諾伊曼光譜儀採用的邊緣AI運算，在科學研究和工業應用中都有極大的應用前景。如果能進一步結合現代晶片設計，它將有望成為通用人工智慧（artificial general intelligence, AGI）機器人的「智慧眼睛」。此外，非馮諾伊曼微型光譜儀還可以模擬神經元和突觸的功能，進行人工神經網路計算，並初步取得接近90％的分類準確率，顯示出它在機器視覺和圖像處理方面的巨大潛力。
 
這項研究的成果將對光電子學領域產生重大影響。這種微型光譜儀的創新設計和應用前景，以及對光電子學領域的重大影響，也為光譜儀的微型化和邊緣AI運算開創了新的可能性。
 

延伸閱讀
臺大校訊。（2023年6月19日）。臺大與國際團隊合作　開發新型微型光譜儀。 https://host.cc.ntu.edu.tw/sec/schinfo/epaper/article.asp?num=1608&sn=27138