近期，我校物理科学与工程技术学院副教授陈平团队牵头，联合北京航空航天大学等单位协同攻关，在人工神经形态模拟与人机交互领域取得系列进展。研究成果以“Artificial neuron based on electrical anisotropy from WSe₂ field effect transistors”和“Ultra‐Low‐Energy NbOI₂ Synaptic Transistors for Neuromorphic Computing and Closed‐Loop Human‐Machine Interaction”为题，在线发表在国际学术期刊Advanced Science和Advanced Functional Material上，物理科学与工程技术学院硕士生孙琪和吕坤分别为第一作者，陈平为通讯作者，北京航空航天大学潘曹峰为共同通讯作者，广西大学为该成果的第一完成单位。

研究围绕室温稳定二维材料受限多终端神经元问题，构建本征屏蔽层，创新性地实现过渡金属二硫化物电学各向异性传输，为人工神经元模拟提供理论基础。通过缺陷对载流子传输、散射、捕获和释放的调制，获得多信号输入、和多信号同时输出功能，即人工神经元的树突、轴突和胞体功能，相关成果发表在国际期刊Advanced Science上。

研究引入二维铁电半导体NbOI₂利用本征铁电极化特性，降低单脉冲能耗至10aJ，能耗与生物突触相当，并创新性实现了兴奋性和抑制性突触后电流的可编程调制，以及短时可塑性向长时可塑性的可控转变。在系统级验证中，基于该器件构建的人工神经网络在MNIST与Fashion-MNIST数据集上分别取得93.61%和84.57% 的分类准确率。相关成果发表在国际期刊Advanced Functional Materials上。

研究构建了闭环人机交互平台，利用双目相机与YOLO-v8神经网络完成目标的视觉感知与定位，以二维人工光电神经元和突触作为信号处理与记忆核心，并结合跨阻放大器与机械臂执行模块，实现了目标的自主识别、逐步逼近与抓取，同时通过多路“器件–TIA”通道实现了多自由度手势控制。

团队从材料—器件—功能—系统四个维度打通了二维材料的神经形态应用路径，展示了其在低功耗神经计算中的独特优势，也通过闭环交互与多自由度运动控制验证了其在智能人机协作中的可行性，为面向视觉感知与神经形态交互的下一代智能硬件系统提供了新的设计思路。