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近年來，隨著神經(jīng)形態(tài)視覺系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛車輛和機(jī)器人領(lǐng)域中的潛在應(yīng)用，其發(fā)展已經(jīng)獲得了迅速的動(dòng)力。然而，基于硅技術(shù)的當(dāng)前機(jī)器視覺系統(tǒng)通常包含光傳感器陣列、格式轉(zhuǎn)換、存儲和處理模塊，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)在各單元之間的冗余傳輸，造成了較大的延遲和高能耗，嚴(yán)重限制了神經(jīng)形態(tài)視覺芯片的性能。

具體來說，在當(dāng)前機(jī)器視覺系統(tǒng)中，通常會(huì)存在以下問題：1. 數(shù)據(jù)在各個(gè)單元之間的傳輸會(huì)導(dǎo)致延遲增加和能耗上升；2. 圖像預(yù)處理和識別功能分散在不同的模塊中，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性和低效性；3. 光學(xué)圖像到電數(shù)字信號的轉(zhuǎn)換效率不高，影響了系統(tǒng)的整體性能。

成果簡介

為了解決這些問題，浙江大學(xué)李林軍研究員團(tuán)隊(duì)提出了一種基于集成的二維MoS₂/Ag納米光柵光電晶體管陣列的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）架構(gòu)。在該研究中，研究人員利用了光電協(xié)同作用，實(shí)現(xiàn)了器件的預(yù)處理功能，從而提高了后續(xù)圖像識別的效率和準(zhǔn)確性。

具體地，他們設(shè)計(jì)了一種等離子光電晶體管陣列（PPTA），利用了等離子體納米結(jié)構(gòu)中產(chǎn)生的熱電子，以模擬人類視網(wǎng)膜對光學(xué)顏色信息的響應(yīng)。通過電動(dòng)態(tài)調(diào)制柵電極，實(shí)現(xiàn)了圖像預(yù)處理功能，進(jìn)一步通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)圖像識別。這樣一來，集成了圖像預(yù)處理和ANN的AVPRM架構(gòu)有效地提高了圖像質(zhì)量，并提高了圖像識別的效率和準(zhǔn)確性。以上成果在Nature communications上發(fā)題為“High performance artificial visual perception and recognition with a plasmon-enhanced 2D material neural network”的研究論文，引起了廣泛關(guān)注。

圖文導(dǎo)讀

圖1展示了基于等離子光電晶體管陣列（PPTA）的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）架構(gòu)，旨在模仿人類視覺系統(tǒng)的感知和識別功能。圖1a展示了2D PPT的結(jié)構(gòu)，包括左側(cè)的2D MoS₂/Ag納米光柵集成結(jié)構(gòu)和右側(cè)的2D MoS₂/h-BN/WSe₂異質(zhì)結(jié)構(gòu)。左側(cè)部分模擬了人眼視網(wǎng)膜對顏色信息的感知和預(yù)處理功能，右側(cè)部分實(shí)現(xiàn)了光電信號的處理和圖像識別功能。圖1b則顯示了PPTA的解體結(jié)構(gòu)，每個(gè)像素被分成多個(gè)亞像素，并通過電路連接進(jìn)行組合。圖1c和d展示了像素和亞像素的電路連接。圖1e描述了整個(gè)AVPRM的操作流程，包括圖像的感知、預(yù)處理和識別。圖1f展示了實(shí)際設(shè)備的掃描電子顯微鏡圖像，揭示了器件的結(jié)構(gòu)。最后，圖1g顯示了亞像素的高分辨率掃描透射電子顯微鏡圖像，證實(shí)了其清晰的異質(zhì)結(jié)構(gòu)界面。這些研究結(jié)果為開發(fā)高效的機(jī)器視覺系統(tǒng)提供了理論和實(shí)踐基礎(chǔ)，通過整合感知、預(yù)處理和識別功能，使得圖像處理更加高效、精確，并具有潛在的廣泛應(yīng)用前景。

圖1. 受人工視覺感知和識別模塊（AVPRM）啟發(fā)的二維人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等離子光電晶體管陣列（PPTA）。

圖2闡明了PPT的工作原理，包括光吸收和局域表面等離子體共振（LSPR）激發(fā)，熱電子注入和能帶傾斜等過程。首先，圖2a說明了在Ag納米光柵中發(fā)生的光吸收和LSPR激發(fā)，以及熱電子注入的過程。研究者發(fā)現(xiàn)納米光柵增強(qiáng)效應(yīng)在熱電子的生成和傳輸中起到了關(guān)鍵作用。其次，圖2b描述了熱電子注入的過程，熱電子通過歐姆接觸迅速地被發(fā)射到MoS₂中，從而實(shí)現(xiàn)了光電子轉(zhuǎn)換。在圖2c中，研究者模擬了光柵周期的歸一化透射率映射，觀察到了拉比分裂現(xiàn)象，這是強(qiáng)耦合的一個(gè)顯著特征。圖2e、f展示了熱電子注入后的電勢平衡過程，通過能帶傾斜的過程實(shí)現(xiàn)了熱電子從左側(cè)傳輸?shù)接覀?cè)。圖2g、h說明了在光源開啟時(shí)通過施加側(cè)門電壓來調(diào)節(jié)通道電流的過程。

研究者通過圖2的分析，深入探討了二維PPT的工作機(jī)制。他們發(fā)現(xiàn)了納米光柵增強(qiáng)效應(yīng)在熱電子的生成和傳輸中的關(guān)鍵作用，并通過模擬觀察到了拉比分裂現(xiàn)象，進(jìn)一步驗(yàn)證了強(qiáng)耦合的存在。此外，研究者還闡述了熱電子注入后的電勢平衡過程，并描述了通過調(diào)節(jié)側(cè)門電壓來調(diào)節(jié)通道電流的方法。

圖2. 二維PPTA機(jī)制的示意圖。

為了驗(yàn)證AVPRM的功能實(shí)現(xiàn)，研究者展示了圖3中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。他們首先設(shè)置了光學(xué)實(shí)驗(yàn)和電學(xué)實(shí)驗(yàn)，選擇了紅光λ=635 nm，并將其功率分成11個(gè)級別，以進(jìn)行光電流測量。

在圖3a中，展示了不同光功率下對應(yīng)的多狀態(tài)光電流，以灰度級形式呈現(xiàn)。通過這些光電流的測量，可以提取出圖像中每個(gè)像素的灰度級，如圖3b所示。進(jìn)一步，他們通過測量不同波長的光的光電流，成功區(qū)分了紅色、綠色和藍(lán)色的圖像，如圖3c所示。接著，研究者在圖3d中展示了通過測量圖像中具有最大灰度級的像素的光電流，成功識別出圖像的顏色。他們還進(jìn)行了關(guān)于器件性能的光電特性測量，并成功實(shí)現(xiàn)了線性光電響應(yīng)的調(diào)節(jié)，以便后續(xù)的ANN訓(xùn)練。

通過在圖3f中展示的ANN訓(xùn)練過程，研究者成功將權(quán)重寫入陣列，并在圖3g中展示了陣列在每個(gè)訓(xùn)練周期后的總輸出電流。隨著訓(xùn)練周期的進(jìn)行，電流明顯分離并穩(wěn)定，最大電流對應(yīng)于投影字母的標(biāo)簽。圖3h顯示了器件在不同入射光功率下的轉(zhuǎn)移特性曲線，而圖3i則展示了通過在每個(gè)像素施加不同電壓來實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理的過程，包括噪聲減少和對比度增強(qiáng)。因此，這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了AVPRM的功能實(shí)現(xiàn)，為其在圖像識別領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

圖3. 二維PPTA的功能實(shí)現(xiàn)。

為了測試AVPRM芯片作為分類器的集成感知、預(yù)處理和圖像識別功能，研究人員使用了它來識別字母“z”、“j”和“u”。在圖4a中展示了用于訓(xùn)練/操作網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)設(shè)置示意圖。通過逐點(diǎn)掃描的方法將圖像投影到光敏二極管陣列上。圖4b展示了添加不同高斯噪聲（σ=0.2, 0.4）的輸入圖像以及經(jīng)過預(yù)處理的圖像（σ=0.4）。預(yù)處理后的圖像明顯增強(qiáng)了字母的主要特征。在圖4c中，對比了進(jìn)行圖像預(yù)處理和未進(jìn)行圖像預(yù)處理的識別準(zhǔn)確率。預(yù)處理后的圖像可以更快地達(dá)到100%的識別準(zhǔn)確率。圖4d顯示了分類器的初始和最終響應(yīng)性/權(quán)值，而圖4e展示了每個(gè)字母對應(yīng)的測量電流和相應(yīng)的目標(biāo)端口代碼。每個(gè)代碼對應(yīng)一個(gè)字母，通過后處理重新構(gòu)建成字母，如圖4f所示。

為了評估整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能，研究人員進(jìn)行了時(shí)間分辨率的測量。為了說明PPTA的高速能力，研究人員使用了500 ns的脈沖激光源和電脈沖源進(jìn)行了測量。在訓(xùn)練后，PPTA作為分類器，并投射了兩個(gè)字母（“z”和“u”），并依次測量了三個(gè)通道的時(shí)間分辨信號。通過電輸出脈沖，不同的輸出代碼表示不同的圖像類型，證明了在約500 ns內(nèi)的正確模式分類。這樣的系統(tǒng)可能為超快速和超低功耗的機(jī)器視覺開發(fā)提供了巨大潛力。

圖4. AVPRM作為分類器的操作。

總結(jié)展望

本研究在人類視覺系統(tǒng)的生物啟發(fā)下，利用二維光電晶體結(jié)構(gòu)構(gòu)建了一種人工視覺感知和識別模塊（AVPRM），為機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法。通過在實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證器件的性能和功能，本研究為實(shí)現(xiàn)具有大動(dòng)態(tài)范圍、高速度和低能耗的人工視覺系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。此外，這種基于神經(jīng)科學(xué)和納米光電子學(xué)的交叉研究，為人工智能領(lǐng)域的跨學(xué)科合作提供了一個(gè)范例，并有望推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展和創(chuàng)新。

文獻(xiàn)信息

Zhang, T., Guo, X., Wang, P. et al. High performance artificial visual perception and recognition with a plasmon-enhanced 2D material neural network. Nat Commun 15, 2471 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-46867-8

原創(chuàng)文章，作者：Gloria，如若轉(zhuǎn)載，請注明來源華算科技，注明出處：http://m.xiubac.cn/index.php/2024/04/07/7571f1db95/

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