【儀表網(wǎng) 儀表研發(fā)】人類視網(wǎng)膜通過感知光信號收集豐富的動(dòng)態(tài)圖像，并對其進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)而加速下游視覺皮層的任務(wù)識別。傳統(tǒng)硅視覺芯片的信號感知、存儲，與處理單元相互獨(dú)立，各單元之間大量頻繁的數(shù)據(jù)傳輸和模數(shù)轉(zhuǎn)換，不僅產(chǎn)生大量的能耗，而且嚴(yán)重限制了算速。
這一局限性隨著摩爾定律的減速進(jìn)一步加劇。因此，開發(fā)柔性且具有“感算一體”特征的光電材料和器件，對于實(shí)現(xiàn)低功耗高算速的邊緣計(jì)算器件具有重要意義。
中國科學(xué)院福建物質(zhì)結(jié)構(gòu)研究所結(jié)構(gòu)化學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員黃偉國團(tuán)隊(duì)和香港大學(xué)教授王忠睿團(tuán)隊(duì)合作，提出了材料-算法協(xié)同設(shè)計(jì)策略，開發(fā)出具有高效激子分離和空間電荷傳輸特性的半導(dǎo)體聚合物(p-NDI)，并構(gòu)建出具有多任務(wù)識別能力的“儲池計(jì)算”視覺芯片。
基于p-NDI出色的光響應(yīng)行為和瞬態(tài)記憶特性，器件可同時(shí)感知、存儲和預(yù)處理光信號，并表現(xiàn)出多比特信號區(qū)分能力、記憶非線性衰減行為，以及對于不同輸入信號的實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)特性。基于此，該“儲池計(jì)算”器件對手寫字母、數(shù)字和服裝的識別率分別為98.04%、88.18%和91.76%。此外，該器件對不同動(dòng)態(tài)手勢的識別率達(dá)98.62%，為有機(jī)光電材料中報(bào)道的最高值。該工作為柔性可穿戴具有多任務(wù)學(xué)習(xí)識別功能的高效光子神經(jīng)形態(tài)器件提供了全新的設(shè)計(jì)策略。
近日，相關(guān)研究成果以Wearable in-sensor reservoir computing using optoelectronic polymers with through-space charge-transport characteristics for multi-task learning為題，發(fā)表在《自然-通訊》(Nature Communications)上。研究工作得到國家海外高層次人才計(jì)劃、國家自然科學(xué)基金、中國福建光電信息科學(xué)與技術(shù)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室的支持。
基于柔性有機(jī)光電材料和器件的神經(jīng)形態(tài)視覺芯片
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