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南京大学科研团队“搭出”类脑视觉传感器 “人类视觉系统强大的信息处理能力很大程度上依赖于视网膜的结构和功能。”论文共同第一作者、南京大学梁世军副研究员介绍，视网膜中的主要细胞包括感光细胞、双极细胞等，这些细胞之间是垂直分层分布的结构。 传统的视觉系统需要先对图片进行探测然后再处理，使用的图像传感器在探测目标图像的同时会产生大量冗余信息，从而导致较大的时间延迟和较高的功耗。 为了实现对视网膜结构和功能的逼真模拟，在该工作中，缪峰团队首次提出可以采用类似“原子乐高”的方式搭建基于二维材料垂直异质结的类脑视觉传感器。 二维材料是一种新的基础电子材料，具有很多传统材料所不具备的独特的光电性能。异质结则是一种特殊的结构。 垂直异质结构不仅能够自然地模仿人类视网膜的垂直分层结构，而且其包含的不同二维材料可被用来模拟视网膜中不同类型细胞的功能。 在克服了诸多技术挑战之后，团队首次实现了对感光细胞和双极细胞的生物功能的模拟，所制备的传感器在响应时间和功耗方面均接近人类视网膜的水平，且能够直接被用于处理图片信息。 该团队进一步研究发现，他们搭建的类脑视觉传感器还可用来模拟人脑对图片分类的功能。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南京大学三个首字母“N”“J”“U”图像的快速识别。 “这一项工作从原理上证明，利用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。”缪峰说。 新型的类脑视觉传感器在将来可能取代传统的机器视觉系统，对智能工业、自动驾驶、智能安防等应用的发展至关重要。 近年来，缪峰团队利用“原子乐高”还在弹道雪崩探测器件、室温高灵敏红外探测器等方向取得了一系列突破。 相关链接：https://advances.sciencemag.org/content/6/26/eaba6173 关键词： 传感器
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