Учёные из Университета Цинхуа разработали инновационное оптоэлектронное устройство, которое может значительно улучшить вычислительные возможности в датчиках, имитируя иерархическую структуру зрительной системы человека. Согласно исследованию, опубликованному в Nature Nanotechnology, новое устройство основано на полностью интегрированном массиве оптоэлектронных мемристоров (OEM), которые могут одновременно обрабатывать и хранить информацию, используя как электричество, так и свет.

«Крупномасштабная монолитная интеграция внутрисенсорных вычислений на основе новых устройств с комплементарными схемами металл-оксид-полупроводник (КМОП) остаётся сложной задачей, поскольку отсутствуют функциональные демонстрации на аппаратном уровне. Мы представляем полностью интегрированный массив ёмкостью 1 кбайт с ячейками 128 × 8 однотранзисторного оптоэлектронного мемристора (OEM) и кремниевыми КМОП-схемами, который отличается настраиваемой многорежимной функциональностью, охватывающей три различных режима электронного мемристора, динамический OEM и энергонезависимый OEM (NV-OEM)», — отмечают исследователи Хэйи Хуан, Сянпэн Лян и их коллеги.

Массив OEM и вычислительная система. Источник: Nature Nanotechnology (2024). DOI: 10.1038/s41565-024-01794-z

OEM-производители имеют слоистую структуру с различными материалами (Pd/TiO x /ZnO/TiN), размещёнными друг над другом. Настраиваемые режимы работы устройства позволяют ему имитировать иерархическую обработку информации зрительной системой человека. «Эти режимы настраиваются путём модуляции плотности заряда внутри кислородных вакансий посредством синергических оптических и электрических операций, что подтверждается дифференциальной фазово-контрастной сканирующей просвечивающей электронной микроскопией», — поясняют исследователи.

В ходе начальных экспериментов устройство на базе OEM продемонстрировало высокую точность в трёх визуальных задачах: предварительная обработка сенсорных изображений, отслеживание объектов и распознавание движений человека. «Использование этой OEM-системы позволяет продемонстрировать три задачи визуальной обработки: предварительная обработка сенсорных изображений с точностью распознавания, улучшенной с 85,7% до 96,1% в режиме NV-OEM, более совершенное отслеживание объектов с точностью 96,1% с использованием как динамических OEM-режимов, так и NV-OEM-режимов, а также распознавание движений человека с помощью полностью OEM-системы вычислений со встроенным в датчик резервуаром, достигающей точности 91,2%», — сообщают Хуан, Лян и их коллеги.

Кроме того, система потребляет более чем в 20 раз меньше энергии по сравнению с графическими процессорами, что делает её экономически эффективной платформой для реализации различных вычислительных приложений в датчике. В будущем исследователи планируют оптимизировать производительность системы, используя прозрачные материалы на верхнем электроде OEM для увеличения скорости поглощения света.

Подробнее на iXBT