閩都創新實驗室在可實現“儲池計算”的柔性光電材料和器件研究中取得新進展

時間:2023-02-13 字體【 | |
        人類視網膜通過感知光信號收集豐富的動態圖像,并對其進行預處理,進而加速下游視覺皮層的任務識別。傳統硅視覺芯片的信號感知、存儲、和處理單元相互獨立,各單元之間大量頻繁的數據傳輸和模數轉換,不但會產生大量的能耗,還嚴重限制了算速。這一局限性隨著摩爾定律的減速進一步加劇。因此開發柔性且具有“感算一體”特征的光電材料和器件,對于實現低功耗高算速的邊緣計算器件具有重要的意義。 
        在國家海外高層次人才計劃,國家自然科學基金委,閩都創新實驗室支持下,閩都創新實驗室黃偉國研究員團隊和香港大學王忠睿教授團隊合作,提出了一種材料-算法協同設計策略,開發出具有高效激子分離和空間電荷傳輸特性的半導體聚合物(p-NDI),并且成功地構建了具有多任務識別能力的“儲池計算”視覺芯片?;趐-NDI出色的光響應行為和瞬態記憶特性,器件可同時感知、存儲和預處理光信號,并表現出多比特信號區分能力,記憶非線性衰減行為,和對于不同輸入信號的實時關聯特性?;诖?,該“儲池計算”器件對手寫字母、數字和服裝的識別率分別為98.04%、88.18%和91.76%。此外,其對不同動態手勢的識別率高達98.62%,為有機光電材料中報道的最高值。該工作為柔性可穿戴具有多任務學習識別功能的高效光子神經形態器件提供了一種全新的設計策略。該成果以“Wearable in-sensor reservoir computing using optoelectronic polymers with through-space charge-transport characteristics for multi-task learning”為題,近期發表于nature communications。中國科學院大學博士研究生吳孝嵩和香港大學博士研究生王少聰為本文共同第一作者。 
        論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41467-023-36205-9.

基于柔性有機光電材料和器件的神經形態視覺芯片

 

(黃偉國研發團隊供稿)

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