圖像識別準確率達到93%！光致VO2非易失相變及智能光電傳感實現(xiàn)應用
【化工儀器網(wǎng) 項目成果】近些年來，人工智能的應用技術主要包括語音類、自然語言處理類、視覺類以及基礎硬件等，其中機械視覺技術是機器人自主行動的前提，能夠實現(xiàn)計算機系統(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，且可以進行初步的光信號處理，這種高效的視覺感知和認知學習過程啟發(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實驗室研究員金奎娟與中科院院士楊國楨帶領的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)是典型的強關聯(lián)氧化物，存在多種同分異構相以及氧含量的細微差異導致的豐富VOx相，研究顯示通過電場、光場、壓力場等外場調控可以實現(xiàn)相與相之間轉換。該團隊提出了一種基于紫外光輻照/電解質調控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量的VO2/Al2O3薄膜，將其制備成光電晶體管結構并進行光電測試。
研究中團隊發(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。科研團隊還在硅晶圓上通過磁控濺射技術生長了大面積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)光電傳感器件構建了人工神經(jīng)網(wǎng)絡并對標準的MNIST手寫數(shù)字圖像進行識別，該神經(jīng)形態(tài)紫外光電傳感器件可以對隨機引入RGB高斯噪聲的圖像進行預處理，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，識別準確率僅達到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行預處理后，圖像的識別準確率達到93%，與原始MNIST圖像的識別準確率相同。
此器件展現(xiàn)出良好的線性度、保持特性、硅基兼容性，構建了人工神經(jīng)網(wǎng)絡并演示了圖像識別等功能。該項研究將傳統(tǒng)紅外光學材料VO2的應用拓展到紫外智能光電傳感領域，為近傳感器計算/傳感器內(nèi)計算設計提供了新選擇。
相關研究成果以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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