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  • "原子乐高"搭出类脑视觉传感器

    作者:物理学院 来源:南京大学科学技术处 时间:2020-06-27 23:49 阅读:1141 [投稿]
    南京大学物理学院缪峰教授团队基于二维材料异质结,在可重构类脑视觉传感器领域取得重要进展。

    进一步,研究团队将垂直异质结器件组装成 的一个阵列,利用异质结器件栅压可调的光电响应特征,将图像处理中常用的数学卷积核映射到的器件阵列中,实现了可重构的图像信息处理功能(图2),包括边缘增强、图像风格化、图像强度校正等。研究发现这些实验结果与采用相同卷积核处理后的模拟结果一致,这表明基于垂直异质结阵列能够被用于在硬件上直接进行图片信息的处理。


    图 2. 可重构的视网膜形态芯片及其不同的图像信息处理方式。(a)背栅独立控制的可重构视觉传感器阵列示意图;利用传感器阵列对南京大学校徽图片进行(b)图像风格化(c)边缘增强(d)强度校正处理,所处理后的图片信息和采用相同卷积核的模拟结果一致。

    基于范德华异质结器件的功能应用除了同步的探测和信息的处理之外,研究团队发现器件阵列还可以用于图片的分类任务。通过将器件电导作为神经网络的权值,背栅的调节变化作为更新神经网络权值的一种手段,范德华异质结器件阵列可以执行神经网络的功能。研究团队在实验中采用软件辅助硬件的训练方法实现了对输入图像"N"," J", "U"字母的快速识别(图3)。这一项工作从原理上证明,利用范德华异质结的特性模拟人类视网膜结构和功能的研究思路有望将来被用来实现新型的类脑视觉芯片。


    图 3. 基于范德华异质结视觉形态的传感器神经网络及训练示意图和识别结果。(a)待识别的图片字母信息;(b)异质结视觉形态传感器神经网络训练示意图;(c)N"," J", "U"三类字母平均识别结果与训练次数的关系;(d)N"," J", "U"三类字母的分类情况与训练次数的关系。

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