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成果简介
视觉系统对生物体的生存和竞争必不可少。在视觉信息处理过程中,在大脑视觉中枢做出复杂行为判断前,视网膜在对光刺激信号进行检测的同时,并行处理所捕获的图像信息。开发人工视觉系统的挑战是双重的,既要重新创建动物系统的灵活性、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。
本文,中国科学院金属研究所与国内多家单位的科研团队合作在《Nature Communications 》期刊发表名为“A flexible ultrasensitive optoelectronic sensor array for neuromorphic vision systems”的论文,研究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。
科研人员设计并制备了一个1024像素的柔性光电传感器阵列,使用半导体性碳纳米管和钙钛矿量子点的组合作为神经形态视觉系统的有源敏感材料,集成了光传感、信息存储和数据预处理等功能,实现了视觉图像强化学习过程。这两类材料均具有优异的柔韧性、稳定性及工艺兼容等特点,通过材料组合为实现兼具生物体灵活性、复杂性和适应性的神经形态人工视觉传感器提供了新策略。
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图文导读
图1:设计和特性描述。
图2. 光电响应与神经突触特性
图3.碳纳米管-量子点神经形态人工视觉光电传感器
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小结
综上所述,第一次通过高集成度物理器件阵列方式,实现超弱光脉冲(1 μW/cm2)响应,并完成神经形态强化学习的案例。与生物系统行为类似,光电传感器、存储元件和数据分析处理等组件在阵列中共享物理空间,并实时并行处理信息,这些结果对于试图模仿生物视觉处理的人工视觉系统具有重要的启发意义。
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