宽光谱光电调控的神经突触控制的类人脑机器视觉

以下文章来源于电介质Dielectrics

Advanced Functional Materials: Broadband Optoelectronic Synapse Enables Compact Monolithic Neuromorphic Machine Vision for Information Processing

成果简介

神经形态学机器视觉，类人脑计算能显著提高系统的传感和运算速度，降低能量消耗。在人工智能领域具有非常好的应用前景。

加拿大滑铁卢大学Y. Norman Zhou和Yimin A. Wu课题组及其合作者围绕阻变存储器(Resistance Random Access Memory), 神经形态学计算(Neuromorphic Computing)，和传感器内计算（In-sensor computing）开展了一系列创新研究。相关研究发表于Advanced Functional Materials （DOI: 10.1002/adfm.202303879），Materials Horizons (DOI: 10.1039/D2MH01491B)，Nanoscale Horizons (Nanoscale Horiz., 2022, 7, 299-310)，Nano Energy (Nano Energy 75 (2020) 104938), ), Nano letters (Nano Letters 2019 19 (9), 6461-6465)。

传统机器视觉面临着传感数据冗余、体积庞大、能耗高等问题。受生物启发的神经形态学视觉有望实现小体积，低能耗，高性能（图1）。具有多光谱感知，图像特征提取，和神经形态计算功能多功能光电器件对于机器视觉至关重要。本项目设计了一种光电突触，可以实现图像传感、卷积处理和内存计算。

图1 人工视网膜的概念及原理图

这项工作中，基于氧化物半导体制备光电突触。该器件可以实现宽光谱的光电管响应。并且作者设计了一种光控电路用于卷积图像处理。同时外界电刺激可以改变氧空位分布，从而连续调控器件电导率。 这一性能可以模拟突触的增强/抑制来实现神经形态计算。器件制备过程与传统CMOS 工艺兼容，具有高密度集成的潜力。这种宽带光电突触可用于前端图像传感、卷积处理和后端神经形态计算。该技术在机器视觉，自动驾驶，人工智能领域具有非常好应用前景, 该项工作已经申请美国专利。该工作的第一作者是滑铁卢大学博士研究生郭涛和硕士研究生张柏舟。

图2 神经形态机器视觉系统示意图

课题组招聘简介

吴一民（Yimin A. Wu）教授目前为加拿大滑铁卢大学机械与机电工程系和滑铁卢纳米研究所助理教授，材料界面中心（Materials Interfaces Foundry）主任，Tang Family Chair。博士毕业于牛津大学材料系，获材料学博士，随后在加州伯克利大学和劳伦斯伯克利国家实验室从事博士后研究，之后加入阿贡国家实验室纳米中心，美国能源部能源存储联合研究中心，和伊利诺伊大学任研究助理教授，2019年7月加盟加拿大滑铁卢大学。已发表SCI收录论文80余篇，其中包括Nature, Nature Energy, Nature communications, Advanced Functional Materials, Nano Energy, Materials Horizons, ACS Nano, Nano Letters, JACS, Angewandte Chemie,等期刊。吴一民教授的研究曾被加拿大通讯社，加拿大广播新闻，英国独立报，BNN彭博社，法国科学杂志等媒体的广泛报道。课题组网站：https://uwaterloo.ca/materials-interface-foundry/

课题组实验平台优良，资金充足。现招收类人脑运算与人工智能方向的博士研究生或博士后(有semiconductor physics, nanofabrication, device simulation经验优先考虑）。欢迎邮件申请，发送简历至yimin.wu@uwaterloo.ca

论文链接：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202303879

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