闽都创新实验室神经形态硬件研究取得新进展

时间:2022-11-25 字体【 | |
        视觉是大脑重要的感官信息,大约80%的外部信息是通过视觉被大脑接收的。传统基于CMOS用于视觉传感的器件通常庞大而复杂,计算成本高。同时,传感单元与处理系统分离,导致信号的同步处理面临巨大挑战。选择性视觉注意硬件的实现可以克服处理系统在并行处理所有感官数据时计算能力不足的挑战。 
        该工作受人类的选择性注意的启发,提出了一种可编程铁电仿生视觉硬件,实现了感知与处理视觉信息。研究发现,铁电材料可以在晶体管中调节晶体管本身的记忆强度而不用额外的存储器件。此外,该硬件系统在图像处理中表现出较高的波长依赖性,所制备的铁电感知神经网络在多波长图像的模式分类中具有95.7%的准确率,同时具备感知与识别分类功能。该研究为模拟人类视觉系统提供了一种有效的方法,对未来的神经形态光电电子具有重要意义。 
        相关研究“Programmable ferroelectric bionic vision hardware with selective attention for high-precision image classification”在《Nature Communications》上在线发表,论文第一作者为博士生俞礽坚,陈惠鹏教授为论文的通讯。该项目得到闽都实验室自主项目(2021ZZ129)的支持。
(原文链接:https://doi.org/10.1038/s41467-022-34565-2) 
        最近,该团队在神经形态器件设计及应用研究方面取得一系列进展(Advanced Materials https://doi.org/10.1002/adma.202208600,Nano Letters https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.2c02995, ACS Nano https://doi.org/10.1021/acsnano.2c08328)

器件进行图像处理与图像分类器件电路与原理示意图

 

(陈惠鹏研发团队供稿)

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