近些年來，人工智能的應(yīng)用技術(shù)主要包括語音類、自然語言處理類、視覺類以及基礎(chǔ)硬件等，其中機(jī)械視覺技術(shù)是機(jī)器人自主行動的前提，能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對外界環(huán)境的觀察、識別和判斷等功能，是人工智能范疇最重要的前沿分支之一。
人類從外界獲取信息的途徑約80%依賴于視覺，視網(wǎng)膜可以探測到光刺激，且可以進(jìn)行初步的光信號處理，這種高效的視覺感知和認(rèn)知學(xué)習(xí)過程啟發(fā)了未來人工視覺系統(tǒng)的發(fā)展。神經(jīng)形式視覺傳感器具有高時域分辨率、高動態(tài)范圍、低數(shù)據(jù)冗余和低功耗等優(yōu)勢。但傳統(tǒng)的人工智能視覺系統(tǒng)各功能組件在物理上的分離，導(dǎo)致數(shù)據(jù)訪問的延遲以及相對較高的功耗。
近日，中國科學(xué)院物理研究所/北京凝聚態(tài)物理國家研究中心光物理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員金奎娟與中科院院士楊國楨帶領(lǐng)的L03組，圍繞新型氧化物光電薄膜和智能光電傳感物理的基本科學(xué)問題，探索開展了氧化物神經(jīng)形態(tài)智能光電傳感器件研究。
二氧化釩(VO2)是典型的強(qiáng)關(guān)聯(lián)氧化物，存在多種同分異構(gòu)相以及氧含量的細(xì)微差異導(dǎo)致的豐富VOx相，研究顯示通過電場、光場、壓力場等外場調(diào)控可以實(shí)現(xiàn)相與相之間轉(zhuǎn)換。該團(tuán)隊(duì)提出了一種基于紫外光輻照/電解質(zhì)調(diào)控VO2非易失相變的新型神經(jīng)形態(tài)光電傳感器，他們采用激光分子束外延方法生長了高質(zhì)量的VO2/Al2O3薄膜，將其制備成光電晶體管結(jié)構(gòu)并進(jìn)行光電測試。
研究中團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，由于紫外光輻照在VO2薄膜中產(chǎn)生了氧空位，而光子能量低于其氧空位激活能的可見光只產(chǎn)生瞬態(tài)的光電響應(yīng)?？蒲袌F(tuán)隊(duì)還在硅晶圓上通過磁控濺射技術(shù)生長了大面積VO2薄膜，并將其制備成神經(jīng)形態(tài)傳感器件陣列。這些在硅晶圓上生長的VO2薄膜具有與外延生長的VO2薄膜類似的光致非易失相變特性和多態(tài)可逆調(diào)控特性，證明了該新原理器件具有大規(guī)模集成潛力。同時，研究還證明了VO2在柔性智能光電傳感器件應(yīng)用的可能性。
研究基于新型的VO2神經(jīng)形態(tài)光電傳感器件構(gòu)建了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對標(biāo)準(zhǔn)的MNIST手寫數(shù)字圖像進(jìn)行識別，該神經(jīng)形態(tài)紫外光電傳感器件可以對隨機(jī)引入RGB高斯噪聲的圖像進(jìn)行預(yù)處理，并選擇性識別其中包含的紫外信息。對于包含RGB高斯噪聲的圖像，識別準(zhǔn)確率僅達(dá)到24%。相比之下，利用基于VO2的神經(jīng)形態(tài)光電傳感器對紫外光信息進(jìn)行預(yù)處理后，圖像的識別準(zhǔn)確率達(dá)到93%，與原始MNIST圖像的識別準(zhǔn)確率相同。
此器件展現(xiàn)出良好的線性度、保持特性、硅基兼容性，構(gòu)建了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并演示了圖像識別等功能。該項(xiàng)研究將傳統(tǒng)紅外光學(xué)材料VO2的應(yīng)用拓展到紫外智能光電傳感領(lǐng)域，為近傳感器計(jì)算/傳感器內(nèi)計(jì)算設(shè)計(jì)提供了新選擇。
相關(guān)研究成果以Photo-induced non-volatile VO2 phase transition for neuromorphic ultraviolet sensors為題，發(fā)表在《自然-通訊》上。
(資料來源：物理研究所)
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