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面向人工視覺的碳納米管光電傳感器陣列問世
 
2021-03-19 | 文章来源:先进炭材料研究部        【 】【打印】【關閉

  視覺系統對生物體的生存和競爭都必不可少。在視覺信息處理過程中,在大腦視覺中樞做出複雜行爲判斷之前,視網膜在對光刺激信號進行檢測的同時,並行處理所捕獲的圖像信息。開發人工視覺系統的挑戰是雙重的,既要重新創建動物系統的靈活性、複雜性和適應性,又要通過高效率計算和簡潔的方式來實現它。目前的人工視覺系統往往采用傳統的互補金屬氧化半導體(CMOS)或者電荷耦合器件(CCD)圖像傳感器與執行機器視覺算法的數字系統相連接來實現,這些傳統的數字人工視覺系統具有功耗高、尺寸大、成本高等缺點。相比而言,人類視覺系統擁有很多帶有突觸的視神經元,它們不僅能夠探測圖像信息,還可以存儲信息和處理數據,因此能平行地處理大量的信息,而每個突觸活動所耗費的能量僅爲1-100飛焦耳。因此,將圖像感測、存儲和處理功能集成到器件的單一空間,並針對連續模擬亮度信號實時處理不同類型的時空計算,對實現神經形態人工視覺系統意義重大。具有神經形態的光電傳感器通過模擬電子電路,實現由生物系統啓發的特殊視覺處理功能,這些電路特別適合于嘗試模仿生物視覺系統的構建。 

  近期,中國科學院金屬研究所科研人員與國內多家單位的科研團隊合作,開發出一種柔性碳納米管-量子點神經形態人工視覺芯片,研究成果于319日在《自然·通訊》(Nature Communications)在線發表,題爲面向神經形態視覺系統的柔性超靈敏光電傳感陣列(A flexible ultrasensitive optoelectronic sensor array for neuromorphic vision systems 

  爲了構築高性能的神經形態視覺系統,必須首先獲得具有超高響應度、探測性和信噪比的光電傳感器。爲了在極端昏暗的光線條件下實現增強的成像能力,科研人員設計並制備了一個1024像素的柔性光電傳感器陣列,使用半導體性碳納米管和鈣钛礦量子點的組合作爲神經形態視覺系統的有源敏感材料,集成了光傳感、信息存儲和數據預處理等功能,成功實現了視覺圖像強化學習過程。這兩類材料都具有優異的柔韌性、穩定性及工藝兼容等特點,通過材料組合爲實現兼具生物體靈活性、複雜性和適應性的神經形態人工視覺傳感器提供了新策略。這也是第一次通過高集成度物理器件陣列方式,實現超弱光脈沖(1μW/cm2)響應,並完成神經形態強化學習的案例。與生物系統行爲類似,光電傳感器、存儲元件和數據分析處理等組件在陣列中共享物理空間,並實時並行處理信息,這些結果對于試圖模仿生物視覺處理的人工視覺系統具有重要的啓發意義。 

  該工作由中科院金屬所孫東明、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完成。中科院金屬所博士生朱錢兵、李波爲共同第一作者。該研究計劃得到了國家自然科學基金、國家重點研發計劃、中科院先導項目和沈陽材料科學國家研究中心等項目支持。 

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图1. 单元器件设计与性能。半导体性碳纳米管和无机钙钛矿量子的复合薄膜构成器件的沟道材料。其中,量子点作为感光层和光生电荷俘获层,高纯度半导体性碳纳米管薄膜作为载流子传输层。a. 结构示意图;b. 柔性人工视觉芯片外观图(标尺,5 mm);c. 不同光强下的器件转移特性曲线;d. 暗态(上图)与光照(下图)条件下的作用机制。

图2. 光电响应与神经突触特性。a. 响应度、外量子效率与激光功率密度关系,其中响应度高达5.1×107 A/W; b. 探测度与激光功率密度关系,其中探测度高达2×1016 Jones;c. 基于不同类别材料的器件响应度-探测度综合性能对比;d. 光学和电学激励下的器件开关响应特性,其中信噪比大于>105;e. 人工神经突触的双脉冲易化(PPF)性能;f. 人工神经突触的长程增强现象。

  图3. 碳纳米管-量子点神经形态人工视觉光电传感器。a. 人工视觉芯片外观图(标尺,5 mm);b. 1024像素传感器阵列光学照片(标尺,0.5 mm);c. 单元像素的光学照片(标尺,20μm); d. 人类视觉皮层针对不同人脸形成的差异性印象的示意图;e. 初始状态以及在10、20、50、100和200个光脉冲训练后数字“8”突触权重结果。其中,激光波长405nm,激光功率密度 1μW/cm2,光脉冲宽度250ms,脉冲间隔250ms;f. 初始状态以及在4.0μW/cm2, 0.3mW/cm2, 1.0mW/cm2, 2.5mW/cm2 和 4.0mW/cm2功率密度下训练10个光脉冲后数字“8”的突触权重结果。其中,激光波长405nm,光脉冲宽度250ms,脉冲间隔250ms;g. 人类面部(论文第一作者)的识别训练过程模拟。

 

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