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“二硫化鉬” 點亮人工視覺:大規(guī)模均勻光電子突觸陣列

來源:上海冪方電子科技有限公司 更新時間:2025-02-28 09:13:46 閱讀量:139
導讀:“二硫化鉬” 點亮人工視覺:大規(guī)模均勻光電子突觸陣列
研究背景
受生物視覺系統(tǒng)啟發(fā)的智能人工視覺神經(jīng)系統(tǒng)備受關(guān)注,但目前神經(jīng)形態(tài)視覺技術(shù)發(fā)展面臨電路復雜、功耗高、效率低和設備小型化等挑戰(zhàn)。單設備模擬仿生視覺系統(tǒng)難以滿足視覺信息并行處理需求。過渡金屬二硫?qū)倩铮═MDs),尤其是單層MoS2,因優(yōu)異的電學和光學性能在人工智能電子器件領(lǐng)域潛力巨大。不過,此前基于 2D 材料的人工突觸器件多聚焦于單器件概念驗證,大規(guī)模突觸器件陣列研究較少,且 2D 突觸器件的設計和制造過程復雜,難以實現(xiàn)高度均勻且可擴展的突觸陣列。構(gòu)建大規(guī)模高密度集成突觸器件陣列對推動人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展、模擬生物視覺功能意義重大。
研究內(nèi)容
近來,受生物啟發(fā)的智能人工視覺神經(jīng)系統(tǒng)引起了極大的關(guān)注。然而,在追求大規(guī)模并行且高效的視覺記憶與識別方面,仍存在重大障礙。在本研究中,北京理工大學趙靜教授團隊展示了一種用于人工視覺神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的 28×28 突觸器件陣列,其尺寸為 0.7×0.7 厘米,集成了傳感、記憶和處理功能。該高度均勻的浮柵突觸晶體管陣列由晶圓級生長的單層二硫化鉬構(gòu)建而成,其中金納米顆粒(NPs)作為電子捕獲層。由于其可切換的電子存儲性能,實現(xiàn)了多種突觸可塑性行為。通過對 784 個器件的突觸陣列并行處理光信號和電信號,實現(xiàn)了出色的光電協(xié)同能力,能夠?qū)崿F(xiàn)徽章和字母的寫入和擦除過程。最后,通過光 / 電信號調(diào)制建立的人工視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN),數(shù)字識別準確率可高達 96.5%。因此,該研究結(jié)果為未來大規(guī)模集成人工視覺神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)提供了一條可行的途徑。相關(guān)研究以“Large-scale high uniform optoelectronic synapses array for artificial visual neural network”為題發(fā)表在Microsystems & Nanoengineering期刊上。
圖文導讀
Fig. 1 Human visual system and artificial synaptic devices array. 
Fig. 2 Plasticity of the artificial optoelectronic synapses.
Fig. 3 Schematic diagrams of the working mechanism of the optical synaptic transistor. 
Fig. 4 Excellent and uniform performance of 784 optoelectronic synapses. 
Fig. 5 Synaptic devices array used for iconic memory and analog recognition. 
總結(jié)與展望
本工作設計了一個浮動柵場效應晶體管陣列,具體展示為在0.7×0.7平方厘米的面積內(nèi)集成了28×28個器件的陣列。每個器件都展現(xiàn)出穩(wěn)定且卓越的光電子性能,能夠模擬視覺突觸的可塑性,從而使集成的人工突觸器件陣列得以模擬人類視覺神經(jīng)網(wǎng)絡。感知、記憶和遺忘視覺信號的仿生過程通過這些人工突觸器件得以高效復制。構(gòu)建的人工突觸神經(jīng)網(wǎng)絡具有高度集成、穩(wěn)定均一、出色的并行性和高效性等特點。通過光信號編程和電信號擦除圖像,這種并行處理光電子信號的能力有望顯著提升下一代計算機的性能。此外,通過光信號調(diào)節(jié)突觸權(quán)重已被用于手寫圖像識別,實現(xiàn)了高達96.5%的高識別準確率。為避免復雜電路導致的連接不穩(wěn)定問題,我們采用探針臺來測量器件的性能。然而,設計合適的支撐電路有助于使測試更加便捷高效,這也是我們未來進一步優(yōu)化的方向。簡而言之,這一成果凸顯了該網(wǎng)絡在深度學習場景中的潛在適用性,彰顯了其在推動計算技術(shù)發(fā)展方面的實用價值。 
文獻鏈接
Zhang et al. Microsystems & Nanoengineering (2025) 11:5
https://doi.org/10.1038/s41378-024-00859-2
來源:Artificial Synapse

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