【材料】哈工大（深圳）徐成彦课题组Nat. Commun.：神经形态视觉传感器件实现运动轨迹的实时记忆和提取- 大数跨境

【材料】哈工大（深圳）徐成彦课题组Nat. Commun.：神经形态视觉传感器件实现运动轨迹的实时记忆和提取

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2023-11-04

导读：哈尔滨工业大学材料科学与工程学院徐成彦教授、秦敬凯助理教授联合南方科技大学周菲迟副教授，基于合成的大面积NbS2/MoS2范德华异质结构，通过栅极电压调节异质结构中的光生载流子行为，开发了具有感存算功

神经形态视觉传感器有望通过模拟生物视网膜功能，实现对光信号感知、存储和预处理功能的一体化，解决基于冯•诺依曼架构的人工视觉系统中高能耗、冗余和延迟等问题。基于传统互补金属氧化物半导体（CMOS）技术实现的神经形态视觉传感器通常需要大量的晶体管和电容等电子元件，具有极高的电路复杂度。二维材料具有强的光-物质相互作用、原子薄的厚度和无悬挂键表面，成为开发新型神经形态硬件最具潜力的载体之一，然而基于二维材料的新型神经形态视觉传感器多数仅局限于对静态图像的感-存-算处理，缺少处理运动物体的功能，难以满足真实环境下的视觉信息处理需求。

近日，哈尔滨工业大学（深圳）材料科学与工程学院徐成彦教授、秦敬凯助理教授联合南方科技大学周菲迟副教授，基于合成的大面积NbS₂/MoS₂范德华异质结构，通过栅极电压调节异质结构中的光生载流子行为，开发了具有感存算功能集成的神经形态光电器件及视觉传感阵列，成功实现了传感器内静态图像的对比度增强和动态轨迹的实时记忆与提取功能。相关工作发表在著名期刊Nature Communications 上。

图1. 人工视觉系统和NbS₂/MoS₂神经形态视觉传感阵列。（a）NbS₂/MoS₂神经形态视觉传感阵列的工作示意图；（b, c）NbS₂/MoS₂光电突触器件阵列实物图。

图1给出了该团队开发的NbS₂/MoS₂神经形态视觉传感阵列及其工作原理。对于静态图像的处理，阵列中每个像素具有非线性的光强相关的光电流弛豫特性，具有更高光强的光学信息在阵列中保存时间更长，电流信号更显著，从而能够突出主要图像信息并抑制干扰信息；对于光斑动态轨迹的记忆，依靠器件时间相关的光电流弛豫特性，通过比较每个像素中的光电流水平高低，则可以获取运动光斑在阵列上运动的时空关系。对比度增强和运动轨迹的时空记忆功能均可以在NbS₂/MoS₂神经形态视觉传感阵列上实现，这与生物视觉系统中眼球的前端预处理功能类似，极大的减轻了后处理平台的负担，减少了冗余的数据传输。此外，相比于基于CMOS技术构建的神经形态视觉传感器，NbS₂/MoS₂神经形态视觉传感阵列具有简单的像素结构和低电路复杂度。

图2. NbS₂/MoS₂光电突触器件性能。（a）NbS₂/MoS₂光电突触器件的结构表征；（b）NbS₂/MoS₂光电突触器件的转移特性；（c）NbS₂/MoS₂光电突触器件可循环的持续光电导特性；（d）NbS₂/MoS₂光电突触器件工作机理；（e, f）NbS₂/MoS₂光电突触器件的突触功能模拟。

团队构建的神经形态视觉传感阵列中每个像素点包含一个NbS₂/MoS₂为沟道材料的光电晶体管，具有典型的n型沟道行为，最大明暗电流比可达10⁴。在-50 V的栅压下，NbS₂/MoS₂光电晶体管具有显著的持续光电导特性，并且通过施加20 V的栅压脉冲可实现快速擦除。在经过4个循环后，器件的性能没有出现显著的衰退情况，表明其良好的稳定性。NbS₂/MoS₂非易失性器件的基本工作机制如图2d所示，在施加负栅压的情况下，MoS₂的导带向NbS₂倾斜，促进了MoS₂中光生电子-空穴对分离，从而产生了显著的光生电流。同时，NbS₂和MoS₂界面间的肖特基势垒阻止了电子和空穴的快速复合，导致其光生电流出现非易失性的行为。基于NbS₂/MoS₂器件的非易失性特点，通过改变光脉冲信号，成功模拟了双脉冲易化（PPF）、短期突触可塑性（STP）和长期突触可塑性（LTP）等突触功能（图2f-g）。

图3. 对静态图像的探测-存储-对比度增强功能。（a）NbS₂/MoS₂神经形态视觉传感阵列的探测和原位存储能力；（b）非线性光强相关的电路衰减行为；（c）阵列的对比度增强效果；（d）基于NbS₂/MoS₂阵列构建的人工视觉系统示意图；（e, f）构建的人工视觉系统对复杂环境下手写字母的识别能力。

NbS₂/MoS₂图像传感阵列的电流水平在探测结束300 s后，仍然足够映射出对应的图像信息，表明阵列具有稳定的图像传感和记忆功能（图3a）。NbS₂/MoS₂器件的光电流还具有非线性的光强相关的衰减行为。强度为1.6 μW μm^-2的光刺激诱导的光电流衰减速度显著高于3.2 μW μm^-2的光刺激诱导的光电流衰减速度。衰减150 s后，对应剩余电流的比值为1/0.22，实现了原始光刺激强度比（1/0.5）的放大（图3b）。基于上述原理，NbS₂/MoS₂传感阵列通过衰减后的电流获取的图像信息有效增强了主字母和噪音字母之间的对比度，实现了降噪和对比度增强的功能（图3c）。为了定量地评估阵列的预处理功能对图像识别效率的影响，构建了一个包括NbS₂/MoS₂传感阵列和一个卷积神经网络构成的人工视觉系统（图3d）。将带有噪声字母和背景白噪音的手写字母图像首先输入NbS₂/MoS₂传感阵列中进行预处理，再将处理后的图像输入神经网络进行识别。阵列的对比度增强功能显著抑制了背景噪声，使人工视觉系统对图像的识别正确率从73%提高到了90%（图3f）。

图4. 运动轨迹的还原功能。（a）NbS₂/MoS₂神经形态视觉传感阵列的探测和实时存储运动轨迹的原理示意图；（b）阵列上设定的轨迹；（c）对设定路径的准确记忆与还原。

NbS₂/MoS₂传感阵列还展现出对动态轨迹实时记忆和高效提取能力。传统基于帧的CMOS图像传感器逐帧捕获运动的物体，并将每帧的数据传输给分立的存储器和处理器进行处理，从而生成运动物体的轨迹，这种处理方式会产生大量冗余数据并增加系统的复杂度。由于NbS₂/MoS₂传感阵列具有时间相关的光电流衰减特性，其不仅可以直接在传感器内部处理和生成时空相关的信息，还可以并行的存储将这些信息存储在每个像素中。根据阵列输出电流在时空维度上的差异，便可以获取运动物体的空间位置和时间之间的历史关系信息（图4a）。运动光斑先经过的像素点的剩余光电流水平要小于后经过的像素点的剩余光电流水平，因此通过绘制阵列各像素剩余光电流的灰度图即可判断物体的运动方向和轨迹形状。值得注意的是，因为阵列实时的记忆功能使其能持续输出相关的时空信息，所以只需一次读取阵列的电流信息便可获取整个物体的运动轨迹，有效避免了重复读取造成的数据冗余和延迟。此外，通过施加全局栅压脉冲可以有效的对已提取的路径进行完全擦除，从而不影响后续的路径继续提取（图4b-c）。

小结

该团队基于合成的大面积NbS₂/MoS₂范德华异质结构，通过施加栅极电压调节异质界面间的肖特基势垒，控制光生载流子的分离和复合行为，开发了感存算一体化的神经形态光电器件及10×10像素的视觉传感阵列，不仅实现了对静态图像的探测、储存和对比度增强功能，还具有对物体运动轨迹的实时记忆功能，实现了光斑运动轨迹的时空还原。这项工作为基于新兴材料的神经形态器件用于处理运动物体提供了灵感。

原文（扫描或长按二维码，识别后直达原文页面）：

Neuro-inspired optical sensor array for high-accuracy static image recognition and dynamic trace extraction

Pei-Yu Huang, Bi-Yi Jiang, Hong-Ji Chen, Jia-Yi Xu, Kang Wang, Cheng-Yi Zhu, Xin-Yan Hu, Dong Li, Liang Zhen, Fei-Chi Zhou, Jing-Kai Qin & Cheng-Yan Xu

Nat. Commun., 2023, 14, 6736, DOI: 10.1038/s41467-023-42488-9

通讯作者简介

徐成彦，哈尔滨工业大学（深圳）材料学院教授、博士生导师。1996年起就读于哈尔滨工业大学，先后获得学士、硕士和博士学位，2005年提前留校工作并任讲师，2009年晋升为副教授，2013年破格晋升为教授，曾在美国北卡罗莱纳大学、佐治亚理工学院进行访问研究。目前主要从事二维材料的合成及其在光电、能源和生物医学等领域的应用。主持国家自然科学基金（4项）、深圳市杰出青年基金、深圳市基础研究重点基金等项目。以通讯/第一作者在Nat. Commun.、JACS、Angew. Chem.、Sci. Bull.等国内外主流期刊发表论文130余篇，应邀为Prog. Mater. Sci.、Adv. Mater.等期刊撰写综述，Google Scholar引用10300余次，H因子为58；获2021年黑龙江省自然科学二等奖（第1完成人）。

个人主页：

http://faculty.hitsz.edu.cn/xuchengyan

https://www.x-mol.com/university/faculty/35081

秦敬凯，哈尔滨工业大学（深圳）材料科学与工程学院助理教授，国际先进材料协会杰出科学家奖章获得者（IAAM Scientist Medal），深圳市优青，深圳市高层次人才。目前主要从事低维半导体材料及异质结构在新型微纳电子器件领域应用的研究，以第一（通讯）作者在Nature Electronics、Nature Communications、Progress in Materials Science、ACS Nano（2）、Nano Letters、Advanced Functional Materials（2）、Small（2）等期刊发表论文20余篇，申请国家发明专利12项，授权2项，主持和承担项目多项，包括国家自然科学基金、国家重点研发计划纳米前沿专项子课题、深圳市优秀青年基金、广东省自然科学基金等。

个人主页：

http://faculty.hitsz.edu.cn/qinjingkai

https://www.x-mol.com/university/faculty/302058

周菲迟，南方科技大学深港微电子学院副教授、正高级研究员、博士生导师，入选国家级高层次人才（青年项目）、深圳市高层次人才（孔雀B类）。主要领域包括：感存算一体化新型信息器件（光控阻变存储器、神经形态感算器件）与系统、新原理忆阻器及神经形态计算系统、智能仿生多模态感算器件/系统、感存算三维集成系统。周菲迟博士至今已在相关领域取得多项突破性进展及首创性成果，发表论文30余篇，被引用1700次，其相关研究成果以第一/通讯作者发表在多个国际顶级期刊，包括Nature Nanotechnology（ESI高被引）、Nature Electronics（ESI高被引）、ACS Nano 、 Advanced Functional Materials、Research、iScience等，研究成果被 Nature community和多家国内外媒体邀请报道。获香港青年科学家奖（物理/数学，仅一名），香港创新及科技基金博士后基金、International Symposium on Memory Devices for Abundant Data Computing最佳会议论文奖、IEEE ED/SSC会议论文奖及最佳博士论文奖等多个奖项。主持国自然面上项目、国自然青年基金、广东省面上项目、广东省青年创新人才项目等多个项目。担任中国光电产业平台专家委员会理事，担任Nature Electronics, Nature Communication, Advanced Functional Materials, Neurocomputing等多个期刊审稿人。

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