近日，我院微纳光子芯片集成与智能检测科研团队在国际知名学术期刊《Applied Physics Letters》上发表题为《Image denoising based on spin-torque diode with injection locking》的研究论文。论文第一作者为我院青年教师司亚中，原文链接:https://doi.org/10.1063/5.0349247。

研究团队面向传统人工智能图像处理依赖软件计算、数据存储与计算频繁交互以及边缘端能效受限等问题，提出了一种基于磁隧道结（MTJ）自旋转移力矩二极管的硬件化图像去噪方法。该方法利用磁隧道结器件所具有的内禀非线性电学特性，将器件的物理响应引入神经网络非线性激活过程，构建具有硬件原生计算特征的人工神经元，并用于图像去噪任务。实验结果表明，在高噪声强度条件下，系统仍能够保持20 dB以上的PSNR和超过0.85的SSIM，表现出稳定的图像重建能力，为面向边缘智能的硬件原生人工智能技术提供了新的研究思路。

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(电子信息工程学院（集成电路科学与工程学院）/文、图：司亚中；审核：王绶玙)