南京大学缪峰教授合作在宽光谱感算一体智能器件领域取得重要进展

原标题:南京大学缪峰教授在宽光谱传感与计算集成智能器件领域取得重要进展

宽光谱探测和信息处理在地球遥感、环境监测、无人驾驶等领域有着重要的应用需求。目前，宽光谱信息检测和信息处理由不同类型的图像传感器和数字图像处理器完成，这使得传统的宽光谱机器视觉系统面临高功耗和高时延的挑战。集成传感和计算技术被认为是解决上述挑战的有效途径。然而，如何设计满足上述要求的量子材料，实现具有宽光谱、多信息同时探测和处理功能的新型集成传感和计算器件，是一个广受关注的问题。

二维层状材料是后摩尔时代的基础电子材料之一。南京大学物理学院缪峰教授团队一直专注于探索二维材料独特的物理性质和调控机制，以及新原理器件的设计和实现，发展了原子乐高电子学和光电子学方向。近日，缪峰教授团队与华中科技大学翟天佑教授团队合作，利用能带匹配型双极二维范德华异质结电场的可逆调控，在传感器中实现了宽光谱卷积处理和识别，为开发用于各种复杂模式识别任务的传感器-计算机一体化图像传感器提供了新思路。

在这项工作中，合作团队系统地研究了PdSe2/MoTe2异质结在不同光功率和栅压下的光响应，发现该器件从紫外到近红外波段具有电场可调的正负光响应，并且光响应在一定范围内与光功率和栅压具有极好的线性依赖关系，使得矢量和矩阵之间的线性点乘精确映射到物理过程(如图1所示)。因此，异质结优良的线性响应特性可以用来实现图像信息的精确转换和可重构处理，以及图像识别训练过程中的精确权值更新。

图1:宽光谱传感和PdSe2/MoTe2异质结器件集成信息处理机制示意图。(a-b)基于传感和计算集成的广谱卷积图；(c)PdSe2/MoTe2双极范德华异质结器件；(d)在栅极电压的控制下，该器件对三个波段显示出可调的正和负光伏响应:紫外-可见-近红外。

通过将异质结器件配置成不同的卷积核，合作团队在包含宽光谱信息的遥感图像上演示了不同类型卷积滤波(例如:遥感图像的锐化和边缘增强)的处理结果(如图2a-d所示)。进一步，合作团队利用传感和计算一体化异质结传感器构建了宽光谱卷积神经网络，实现了宽光谱图像的精确识别。对于显示的宽光谱文字图像数据集(如图2e所示)，每个像素对应不同波段和不同光强的信息。基于器件可重构的正负光响应特性，宽光谱传感集成卷积网络可以同步检测和计算混合光强和波段信息，关联不同波段的图像特征信息。结合反向传播训练方法，不断进行动态训练，更新电网电压。仅经过三个训练周期，网络的识别准确率就可以接近100%。相比之下，单光谱卷积设备只能检测和处理图像中特定波段的信息。为了实现宽光谱识别，需要使用多个特定的卷积核来检测不同波段的信息，然后进行积分处理。这种对分裂图像的分离波段进行检测和处理的方法，不仅弱化了图像内在特征之间的联系，而且增加了需要处理的数据量，使得训练速度和识别效果明显弱于宽谱卷积处理(如图2f所示)。这项工作为解决传统机器视觉系统中广谱信息的感知和分离问题，以及开发一种适用于复杂模式识别任务的感知和感知一体化的全硬件图像识别系统提供了一种全新的思路。

图2:基于PdSe2/MoTe2异质结器件的宽光谱信息处理及混合光谱图像的识别与分类。(a-d)宽光谱遥感图像的可重构处理；(e)字母图像数据集，每个像素包含不同的波段和强度信息；(f)将宽光谱卷积识别的结果与单光谱卷积识别的结果进行比较。

该工作的相关研究成果近日发表在国际电子权威期刊《自然电子学》上，题目为“利用带排列可调异质结构的宽带卷积处理”。皮博士、华中科技大学材料学院博士、南京大学物理学院梁副教授为论文合著者，周星、翟天佑教授、华中科技大学物理学院教授为论文合著者。本工作得到了国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金、科技部R&D重点计划、固体微结构物理国家重点实验室和人工微结构科学与技术协同创新中心的支持。

来源:南京大学

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