中科院金屬所成會明、孫東明&南京理工大學李曉明&中科院邱松 Nat. Commun.:用于神經形態視覺系統的柔性超靈敏光電傳感器陣列


引言

人類的視覺系統對于生存和學習都是必不可少的。這是一個有效的過程,在此過程中,視網膜會檢測出光刺激并在大腦進行更復雜的動作之前并行地預處理圖像信息。近年來,基于常規互補金屬氧化物半導體(CMOS)成像器或電荷耦合器件(CCD)相機的數字視覺系統已得到快速發展,以通過串行或粗略的擴展接口數字處理單元實現計算機視覺平行結構。然而,這些常規的數字人工視覺系統傾向于消耗大量功率,并且在實際應用中具有較大的尺寸和較高的成本,并且受融合了圖像感測,存儲器和處理的生物系統的啟發,神經形態視覺傳感器有望克服這些問題。為了開發高性能的神經形態視覺系統,必須具有超高的響應度,探測性和信噪比的光電傳感器,以在極端昏暗的光線條件下提供增強的成像能力。在選擇活性傳感材料時,全無機鈣鈦礦CsPbBr3-QD具有出色的光電響應性能,并且由于其出色的載流子遷移率和開/關比,CNT可顯著提高傳感器的檢測信噪比。兩種材料都可以制成均勻的大面積薄膜,具有出色的靈活性和穩定性,并且兩種材料的結合為高性能神經形態視覺傳感器的設計和制造提供了新的策略。

成果簡介

??????中科院金屬所成會明、孫東明&南京理工大學李曉明&中科院邱松報告了一種使用CNT和CsPbBr3-QDs組合作為活性材料的具有1024個像素的柔性光電傳感器陣列,它不僅顯示出對光的非凡敏感性,而且具有信息存儲和數據預處理能力。該器件顯示出5.1×107?A/W的高響應度和2×1016?Jones的超高比探測率。這也是第一次通過訓練具有1μW/cm2弱光脈沖的高度集成的傳感器陣列來通過實驗證明神經形態強化學習。與生物系統類似,感光器,存儲元件和計算節點組件在陣列中共享相同的物理空間,并實時地并行處理信息,這使其對于構建試圖模仿生物處理的人工視覺系統具有吸引力。該成果以題為A flexible ultrasensitive optoelectronic sensor array for neuromorphic vision systems發表在Nat. Commun.

【圖文導讀】

1.器件的設計與表征

a帶有CNT/CsPbBr3-QD通道的光電晶體管的示意圖

b CNT膜的掃描電子顯微鏡(SEM)圖像

cCsPbBr3-QD膜的原子力顯微鏡(AFM)圖像

d使用波長為516 nm的準直入射光束和功率密度(P)從0增至1.7μW/cm2的準直入射光束在VDS = 1 V時設備的室溫傳輸特性(IDS-VGS)

e啟停狀態下的能帶圖

圖2.光電和突觸特性

(a)響應度(R)和外部量子效率(EQE)對照明功率密度(P)的依賴性

(b)特定檢測率(D *)對P的依賴性 器件性能的基準表明,使用各種材料和結構制成的報告器件具有超高的檢測能力

(c)器件在516 nm光下的開關特性,P為0.78W / cm2,復位電壓為柵極脈沖

(d)當脈沖間隔增加時,PPF指數逐漸降低

(e)在各種照明功率密度下具有500個光脈沖的長期增強

3.光電傳感器陣列

(a)在PCB上具有引線鍵合的傳感器陣列芯片 (b)32×32傳感器陣列的光學顯微照片 (c)通道尺寸為20×20μm2的單個傳感器單元的放大圖像 (d)觀察到陌生和熟悉的面孔時人類視覺系統印象的示意圖 (e)在初始狀態下以及在10 nm,20、50、100和200脈沖在405 nm的光下以1μW/cm2的照明功率進行訓練后,測量的8號模式的訓練權重結果 (f)在4.0 nmW/cm2、0.3mW/cm2、1.0mW/cm2、2.5mW/cm2和4.0mW的各種照明功率密度下,在405 nm光下用10個脈沖訓練后測得的傳感器陣列的訓練權重結果/平方厘米 (g)初始狀態和訓練過程后的人臉模擬結果

小結

受人眼啟發開發神經形態視覺系統的挑戰不僅來自如何重現動物系統的靈活性,復雜性和適應性,還在于如何以計算效率和優雅來實現。與生物系統類似,這些神經形態電路將圖像感測,存儲和處理功能集成到設備中,并實時處理連續的模擬亮度信號。高集成度,靈活性和超靈敏性對于試圖模仿生物加工的實際人工視覺系統至關重要。作者提出了一個1024像素的柔性光電傳感器陣列,使用碳納米管和鈣鈦礦量子點的組合作為有效的神經形態視覺系統的活性材料。該設備對光具有非凡的靈敏度,其響應度為5.1×107?A/W,特異性檢測率為2×1016?Jones,并通過用1μW/cm2的弱光脈沖訓練傳感器陣列來演示神經形態強化學習。

文獻鏈接:A flexible ultrasensitive optoelectronic sensor array for neuromorphic vision systems. Nat. Commun., 2021, DOI:10.1038/s41467-021-22047-w

本文由tt供稿。 ?

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