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中國(guó)科學(xué)院大學(xué)在近紅外神經(jīng)形態(tài)圖像傳感器方面取得新進(jìn)展

近日,中國(guó)科學(xué)院大學(xué)光電學(xué)院教授孟祥悅團(tuán)隊(duì)在無(wú)鉛鈣鈦礦神經(jīng)形態(tài)圖像傳感器方面取得重要進(jìn)展,相關(guān)研究成果以“Chelated tin halide perovskite for near-infrared neuromorphic imaging array enabling object recognition and motion perception”為題,發(fā)表于Nature Communications。該工作系統(tǒng)性地提出并驗(yàn)證了一種全新無(wú)鉛鈣鈦礦神經(jīng)形態(tài)圖像傳感器成像策略,實(shí)現(xiàn)了低能耗、強(qiáng)穩(wěn)定性和近紅外(NIR)響應(yīng)的光電突觸器件及陣列芯片,并成功實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下的高精度目標(biāo)識(shí)別與運(yùn)動(dòng)感知,在智能感知與類腦計(jì)算領(lǐng)域具有重要應(yīng)用前景。


當(dāng)前,傳統(tǒng)圖像傳感器芯片(如CCD與CMOS等)已難以滿足人工智能、自動(dòng)駕駛等前沿應(yīng)用對(duì)于感知-計(jì)算一體化、低延遲與低功耗的要求。受啟發(fā)于生物視覺(jué)系統(tǒng)的“感知—記憶—處理”協(xié)同機(jī)制,神經(jīng)形態(tài)圖像傳感器逐漸成為新一代智能感知技術(shù)的研究熱點(diǎn)。本研究從生物視覺(jué)系統(tǒng)中汲取靈感,利用鈣鈦礦材料對(duì)光生電荷和離子的調(diào)控能力,制備了硬件級(jí)“光感知-記憶-決策”一體化的新型神經(jīng)形態(tài)圖像傳感器。針對(duì)傳統(tǒng)鉛基鈣鈦礦存在的毒性問(wèn)題以及對(duì)近紅外響應(yīng)范圍有限等挑戰(zhàn),研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地引入了天然無(wú)毒的植物分子槲皮素(Quercetin)作為功能化配體,通過(guò)構(gòu)建多位點(diǎn)螯合策略穩(wěn)定無(wú)鉛錫鹵鈣鈦礦的晶體結(jié)構(gòu)。該策略有效抑制了錫離子氧化與空位缺陷的生成,顯著改善薄膜質(zhì)量與器件穩(wěn)定性。在此基礎(chǔ)上,研究團(tuán)隊(duì)發(fā)展出基于FASnI?-QR的近紅外光電突觸器件,展現(xiàn)出準(zhǔn)線性時(shí)間響應(yīng)、長(zhǎng)壽命光生電流衰減和低的能耗等優(yōu)異的突觸可塑性行為,成功模擬了短時(shí)記憶(STP)與長(zhǎng)時(shí)記憶(LTP)等關(guān)鍵神經(jīng)突觸特征。




通過(guò)構(gòu)建3×3的陣列,團(tuán)隊(duì)展示了光電突觸在硬件層面的神經(jīng)形態(tài)成像和圖像預(yù)處理能力,能夠從大量噪聲光輸入中提取關(guān)鍵圖像信息,并且模擬了記憶和遺忘的突觸行為,表現(xiàn)出優(yōu)異的去噪能力和記憶保持特性。進(jìn)一步,該神經(jīng)形態(tài)突觸器件在MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集的測(cè)試中表現(xiàn)出90.53%的識(shí)別準(zhǔn)確率,顯著優(yōu)于傳統(tǒng)器件的79.86%。此外,該器件在能耗方面亦表現(xiàn)出色,其單次突觸事件電能消耗低至3.84 fJ,接近生物突觸能耗水平(1–10 fJ),為構(gòu)建低功耗、智能化圖像感知系統(tǒng)提供了新的思路。此外,器件在空氣中表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性與抗光衰能力,進(jìn)一步增強(qiáng)了其在現(xiàn)實(shí)環(huán)境下的應(yīng)用可行性。此外,團(tuán)隊(duì)通過(guò)異質(zhì)集成技術(shù)構(gòu)建了近紅外神經(jīng)形態(tài)圖像傳感器,實(shí)現(xiàn)了硬件級(jí)時(shí)空信息融合。在復(fù)雜環(huán)境(如煙霧、遮擋等)中,該陣列可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別、特征增強(qiáng)和運(yùn)動(dòng)軌跡識(shí)別。有望用于自動(dòng)監(jiān)控和自動(dòng)駕駛等人工智能領(lǐng)域。




本研究不僅為未來(lái)無(wú)鉛、綠色、高性能光電子器件的設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)和實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ),也為構(gòu)建下一代可集成的智能成像與感知系統(tǒng)提供了關(guān)鍵技術(shù)路徑。研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃以及中國(guó)科學(xué)院大學(xué)相關(guān)項(xiàng)目的支持。這一成果近期發(fā)表在Nature Communications上,國(guó)科大博士研究生劉天華、國(guó)科大碩士研究生袁子荃為共同第一作者,孟祥悅和香港理工大學(xué)教授柴揚(yáng)為通訊作者。


論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41467-025-59624-2




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