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高集成神經(jīng)形態(tài)人工視覺光電傳感器已問世

芯片晶圓切割保護膜 ? 來源:中國日報網(wǎng) ? 作者:中國日報網(wǎng) ? 2021-04-29 15:50 ? 次閱讀
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近期,由中科院金屬所沈陽材料科學國家研究中心孫東明、成會明課題組與南京理工大學李曉明、曾海波課題組,中科院蘇州納米所邱松、李清文課題組,東北大學田亞男和南京大學王肖沐等單位合作,開發(fā)出一種柔性碳納米管-量子點神經(jīng)形態(tài)人工視覺光電傳感器,研究成果以“面向神經(jīng)形態(tài)視覺系統(tǒng)的柔性超靈敏光電傳感陣列”為題于3月19日在《自然·通訊》在線發(fā)表

開發(fā)人工視覺系統(tǒng),既要重新創(chuàng)建人工系統(tǒng)的靈活性、復雜性和適應性,又要通過高效率計算和簡潔的方式來實現(xiàn)它。目前的人工視覺系統(tǒng)往往采用傳統(tǒng)的互補金屬氧化半導體(CMOS)或者電荷耦合器件(CCD)圖像傳感器與執(zhí)行機器視覺算法的數(shù)字系統(tǒng)相連接來實現(xiàn),這些傳統(tǒng)的數(shù)字人工視覺系統(tǒng)具有功耗高、尺寸大、成本高等缺點。

科研人員設(shè)計并制備了一個1024像素的柔性神經(jīng)形態(tài)光電傳感器陣列,其中銫鉛溴鈣鈦礦量子點作為感光層和光生電荷俘獲層,半導體性碳納米管薄膜作為電荷傳輸層,二者復合具有良好的柔性,能夠均勻的大面積成膜,并能夠保持長期穩(wěn)定性。同時,該光電傳感器陣列集成了光傳感、信息存儲和數(shù)據(jù)預處理等功能,這與生物系統(tǒng)行為類似,實現(xiàn)實時并行處理信息,這對于模仿生物視覺處理的人工視覺系統(tǒng)具有重要的啟發(fā)意義。此外,研究還首次實現(xiàn)了在極暗條件下響應(超弱光脈沖1 μW/cm2),并完成神經(jīng)形態(tài)強化學習的案例。

基于此神經(jīng)形態(tài)光電傳感器,下一步科研人員希望通過電路設(shè)計,構(gòu)建功能更強大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡,模擬大腦對信息的處理過程,實現(xiàn)對已知數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和特征進行學習,從而獲得對未知數(shù)據(jù)更加強大的處理能力。

全文鏈接:http://DOI:10.1038/s41467-021-22047-w

圖1. 單元器件設(shè)計與性能。

半導體性碳納米管和無機鈣鈦礦量子的復合薄膜構(gòu)成器件的溝道材料。其中,量子點作為感光層和光生電荷俘獲層,高純度半導體性碳納米管薄膜作為載流子傳輸層。a. 結(jié)構(gòu)示意圖;b. 柔性人工視覺光電傳感器外觀圖(標尺,5 mm);c. 不同光強下的器件轉(zhuǎn)移特性曲線;d. 暗態(tài)(上圖)與光照(下圖)條件下的作用機制。

圖2. 光電響應與神經(jīng)突觸特性。

a. 響應度、外量子效率與激光功率密度關(guān)系,其中響應度高達5.1×107 A/W; b. 探測度與激光功率密度關(guān)系,其中探測度高達2×1016 Jones;c. 基于不同類別材料的器件響應度-探測度綜合性能對比;d. 光學和電學激勵下的器件開關(guān)響應特性,其中信噪比大于>105;e. 人工神經(jīng)突觸的雙脈沖易化(PPF)性能;f. 人工神經(jīng)突觸的長程增強現(xiàn)象。

圖3. 碳納米管-量子點神經(jīng)形態(tài)人工視覺光電傳感器。

a. 人工視覺光電傳感器外觀圖(標尺,5 mm);b. 1024像素傳感器陣列光學照片(標尺,0.5 mm);c. 單元像素的光學照片(標尺,20μm); d.人類視覺皮層針對不同人臉形成的差異性印象的示意圖;e.初始狀態(tài)以及在10、20、50、100和200個光脈沖訓練后數(shù)字“8”突觸權(quán)重結(jié)果。

其中,激光波長405 nm,激光功率密度 1 μW/cm2,光脈沖寬度250 ms,脈沖間隔250 ms;f.初始狀態(tài)以及在4.0 μW/cm2, 0.3 mW/cm2, 1.0 mW/cm2, 2.5 mW/cm2和 4.0 mW/cm2功率密度下訓練10個光脈沖后數(shù)字“8”的突觸權(quán)重結(jié)果。其中,激光波長405 nm,光脈沖寬度250 ms,脈沖間隔250 ms;g.人類面部(論文第一作者)的識別訓練過程模擬。

編輯:jq

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原文標題:高集成神經(jīng)形態(tài)人工視覺光電傳感器問世

文章出處:【微信號:gh_639cc27d0014,微信公眾號:芯片晶圓切割保護膜】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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