高集成神经形态人工视觉光电传感器问世

  近日,由中国科学院金属研究所孙东明、成会明课题组与相关单位开展合作,开发出一种柔性碳纳米管—量子点神经形态人工视觉光电传感器,研究成果以《面向神经形态视觉系统的柔性超灵敏光电传感阵列》为题发表于《自然·通讯》。

  开发人工视觉系统,既要重新创建人工系统的灵活性、复杂性和适应性,又要通过高效率计算和简洁的方式来实现它。目前的人工视觉系统往往采用传统的互补金属氧化半导体(CMOS)或者电荷耦合器件(CCD)图像传感器与执行机器视觉算法的数字系统相连接来实现,这些传统的数字人工视觉系统具有功耗高、尺寸大、成本高等缺点。

  为此,科研人员设计并制备了一个1024像素的柔性神经形态光电传感器阵列,其中铯铅溴钙钛矿量子点作为感光层和光生电荷俘获层,半导体性碳纳米管薄膜作为电荷传输层,二者复合具有良好的柔性,能够均匀的大面积成膜,并能够保持长期稳定性。同时,该光电传感器阵列集成了光传感、信息存储和数据预处理等功能,这与生物系统行为类似,实现实时并行处理信息,这对于模仿生物视觉处理的人工视觉系统具有重要的启发意义。

  记者从中科院金属所获悉,该研究还首次实现了在极暗条线下响应,并完成神经形态强化学习的案例。

  基于此神经形态光电传感器,科研人员希望下一步通过电路设计,构建功能更强大的人工神经网络,模拟大脑对信息的处理过程,实现对已知数据之间的关联和特征进行学习,从而获得对未知数据更加强大的处理能力。

  相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41467-021-22047-w

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