近日，课题组在基于范德华异质结的光电探测器及其边缘智能应用方面取得重要进展。相关成果以“Near-Sensing Real-Time Solution Concentration Detection enabled by van der Waals Heterojunction Photodetector in Edge Computing System”为题发表在中科院物理类一区期刊《ACS Photonics》期刊上。论文第一作者为硕士研究生吴东洋，郑州大学李亚芳博士后和吴翟教授为通讯作者，郑州大学物理学院为第一单位。

在物联网技术飞速发展的背景下，海量传感器数据的实时处理对传统云计算架构提出了严峻挑战，存在延迟高、能耗大、数据传输安全性难以保障等问题。而边缘计算作为一种变革性的解决方案，边缘计算通过将数据处理任务下沉至靠近数据源的终端设备，为解决上述瓶颈提供了可行路径。

 图1. 传统云计算和边缘计算架构对比

本工作成功制备了一种基于WTe₂/GaN的II型范德华异质结高性能紫外光电探测器，并将其作为核心传感单元，构建了一套面向溶液浓度实时检测的边缘智能计算系统。该探测器表现出优异的综合性能：在360 nm紫外光照射下，响应度达231.6 mA/W，探测率达1.07 × 10¹² Jones，响应时间快至444.5 ns/691.8 μs，以及极低的暗电流。得益于该探测器的优异性能，基于WTe₂/GaN探测器成功构建了边缘智能传感系统，实现了对维生素B₂溶液浓度的实时、近传感侧分析。通过在ESP32-S3微控制器上部署优化的轻量化神经网络算法，该系统对十个浓度梯度的平均识别准确率达到92.78%。与传统的云计算模式相比，该边缘计算系统的能耗降低了65.94%，任务延迟减少了78.9%，同时通过本地化数据处理有效避免了数据在传输过程中的安全风险。

图2. 基于边缘计算的溶液浓度探测

本研究不仅验证了二维材料在高性能光电探测中的应用潜力，也为构建低延迟、低功耗、高安全性的边缘智能感知系统提供了新的技术路径，有望在工业过程监测、环境实时监控等领域发挥重要作用。

该工作得到了国家自然科学基金和河南省自然科学基金等项目的资助。

文章链接：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsphotonics.6c00226