通过和执行机器视觉算法的数字系统连接 实现人工视觉功能

记者从中科院金属所沈阳材料科学国家研究中心获悉，该所与南京理工大学、中科院苏州纳米所、东北大学、南京大学等单位合作，开发出一种柔性碳纳米管—量子点神经形态人工视觉光电传感器。近日，该成果以“面向神经形态视觉系统的柔性超灵敏光电传感阵列”为题，在《自然·通讯》在线发表。

人工视觉系统的开发，既要重新创建人工系统的灵活性、复杂性和适应性，又要通过高效率计算和简洁的方式来实现它。目前，人工视觉系统往往采用传统的互补金属氧化半导体(CMOS)或者电荷耦合器件(CCD)图像传感器，通过和执行机器视觉算法的数字系统连接，进而实现人工视觉功能。

由于传统的数字人工视觉系统具有功耗高、尺寸大、成本高等缺点，课题组设计并制备了一个1024像素的柔性神经形态光电传感器阵列，其中铯铅溴钙钛矿量子点作为感光层和光生电荷俘获层，半导体性碳纳米管薄膜作为电荷传输层，二者复合具有良好的柔性，能够均匀的大面积成膜，并能够保持长期稳定性。同时，该光电传感器阵列集成了光传感、信息存储和数据预处理等功能，这与生物系统行为类似，实现实时并行处理信息，这对于模仿生物视觉处理的人工视觉系统具有重要的启发意义。此外，研究还首次实现了在极暗条件下响应并完成神经形态强化学习的案例。

基于此神经形态光电传感器，科研人员希望通过电路设计，构建功能更强大的人工神经网络，模拟大脑对信息的处理过程，实现对已知数据之间的关联和特征进行学习，从而获得对未知数据更加强大的处理能力。(记者 郝晓明)