研发背景与灵感来源
山东大学教授郑立梅，对数学和物理的浓厚兴趣引领她在学术道路上不断探索。她认识到物理学科对人类历史科技革命的重要性，因此在本硕博期间选择了物理学作为主修专业。尽管女性物理学者在学术界中仍占少数，郑立梅坚信女性在科学领域同样具备卓越的执行力、创新力和逻辑思维能力。她特别钦佩德裔美国物理学家玛丽亚·格佩特-梅耶，后者以其在核壳模型的开创性工作和对物理学深刻见解而闻名，为女性在科学领域的成就树立了榜样。
多模态传感内计算系统开发
在对人类神经系统的深入研究中，郑立梅团队研发出一款多模态传感内计算系统，该系统不仅能够感知和存储光信号和电信号，还通过模拟人脑计算原理来处理这些信号。灵感来自于人类神经系统感存算一体的架构，该系统能够通过融合多种模态信号的感知与处理能力，提升集成度，减小尺寸，减少能耗消耗和时间延迟，从而提高系统的工作效率。
系统特点与应用
这款系统由氧化铟锡和NSTO光电突触器件组成的阵列构成，通过模拟多模态神经网络系统和实时动态车辆信息的神经形态视觉系统，验证了其实际应用能力。其制备工艺简单，易于实现大面积器件阵列。
应用场景
该系统在智能家居、智慧城市建设、AI设备、健康监测和机器视觉等领域展现出广阔的应用前景。它能够为智能家居设备提供本地多模态数据处理能力，优化城市智能传感器对交通流量、空气质量等数据的实时分析，作为智能穿戴设备和无人驾驶汽车的机器视觉工具，同时支持健康监测设备和机器视觉系统处理复杂环境数据，提高环境感知的反应精度和速度。
未来展望
随着物联网和大数据的快速发展，传感系统面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战，郑立梅团队致力于开发新型传感系统，集感知、存储、数据预处理等功能于一体，以解决能耗、延迟和多模态数据处理的需求。他们提出的研究目标是研发一款结构简单、具有多信息响应能力的神经形态器件，以有效减少能耗与延迟问题，满足多模态数据处理的需求。
通过这一系列的研究与创新，郑立梅团队为神经形态计算领域提供了新型硬件解决方案，为发展低能耗、高效率、高感知、高决策精度的传感系统奠定了坚实的基础。
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