广东工业大学唐新桂/孙启军MSER: 基于一步制造异质结人工突触器件的光电双模传感系统
研究背景:
在大数据时代,数据的规模和复杂性正以指数级增长。日常生活中,各种智能设备、工业控制系统和电子产品都需要高效的感知系统来实现智能化操作和决策。这些感知系统需要具备高灵敏度、高精度、快速响应以及多模态感知能力。因此,开发出传感、记忆和处理功能的单片集成的器件对于当前时代的智能信息处理尤其重要。其中光电突触器件对于光信号和电信号的双模态感知能力,让其成为下一代信息技术的关键器件。
研究成果:
近日,广东工业大学唐新桂研究团队开发出一种融合传感器与忆阻器的架构的多模态感知系统。研究成果以“Photoelectric dual mode sensing system based on one-step fabricated heterojunction artificial synapses device”为题发表在国际著名期刊Materials Science & Engineering R (IF 31.6) 上,广东工业大学物理与光电工程学院博士研究生杨东平为本文的第一作者,广东工业大学唐新桂研究员、孙启军副教授为论文共同通讯作者。
本研究提出了一种基于TiO2-Nb:SrTiO3异质结的光电人工突触装置,该装置通过一步磁控溅射技术制造,实现了传感、记忆和处理功能的单片集成。实验结果显示,该装置在电刺激下表现出超过10,000秒的多级电阻状态稳定性,并通过光学调制实现了超过七个非易失性电导状态。此外,开发了一种融合传感器与忆阻器的架构,通过光电协同调节,应用于智能交通和情绪识别领域。该系统成功实现了多维度车辆监控(动态、速度、方向),并通过整合面部特征和声学信号,完成了三类情绪分类,验证了多模态信息融合的有效性。该装置通过光电协同作用实现了视听双模态融合感知,其CMOS兼容的制造工艺为神经形态传感系统的发展提供了可扩展的途径。
3.创新点:
- 电信号可编程调控机制
采用动态电激励调控策略,实现器件导电态连续可调功能,实验器件表现出超过10,000秒的多级电阻状态稳定性,展现出优异的环境适应性与稳定性。
- 仿生神经突触特性开发
基于光脉冲可塑性调制,构建了包含短时程强化(STP)和长时程增强(LTP)的类脑记忆模型,通过光强-脉宽协同调控实现了类似人类经验积累的强化学习机制,奠定了多模态传感与存算一体化的硬件基础。
- 能态工程与载流子动力学表征
结合紫外光电子能谱(UPS)与吸收光谱解析技术,建立了完整能带结构演化模型,阐明电/光双场调控下界面电荷转移机制与载流子弛豫规律,为器件工况优化提供理论支撑。
- 车辆智能感知系统集成
构建光-电信号异构融合平台,通过多物理场协同反馈机制,同步汽车运动方向与位移速度动态参数,实现车辆运动状态的多模态监测。
- 情绪多模态识别系统创建
开发视觉-听觉双通道融合架构,利用特征提取卷积算法(面部表情特征+声音频率特征),使情感识别准确率在Epoch 6达到100%。同时可以识别出声音和面部不匹配的虚假情绪,突破了传统单一模态的情绪感知限制。
4.图文导读:
图1. (A)双脉冲促进行为的PPF指数。(B)在光学脉冲模拟下,薄膜器件的学习-再学习机制。(C)器件光响应电流的电压依赖性。(D)薄膜器件在光开启时,光响应电流随光学脉冲宽度的变化。(E)薄膜器件在光关闭时,光响应电流随光学脉冲宽度的变化。(F)在450 nm和650 nm光源下,器件的光响应行为。(G)薄膜器件光响应电流随光学脉冲数量的变化。(H)在多次光学脉冲刺激下,薄膜器件的不同电导状态。
图2. (A)多模态感知系统用于实现车辆速度/动态/方向的感知。(B)从t0到t1的时间段内汽车的信息流场景。(C)静态场景下帧差动态识别算法的照片输出。(D)静态场景下帧差动态识别算法的亮度输出。(E)动态场景(汽车出现并移动)下帧差动态识别算法的照片输出。(F)动态场景下帧差动态识别算法的亮度输出。(G)不同速度下的汽车EPSC映射。(H)通过压阻传感器测量不同速度下车辆的输出电压。(I)输入不同速度电压脉冲后忆阻器的输出电流。封闭路段上汽车的行驶方向(J)和薄膜器件对应的EPSC映射(K)。
图3. (A)多模态感知系统用于实现人类情感识别。(B)不同人类情感下的电压脉冲信号(传感器)。(C)不同电压脉冲信号下的输出电流(忆阻器)。(D)通过捕捉面部特征获得的光脉冲序列。(E)不同光脉冲序列下的EPSC响应。(F)不同情感下的综合输出电流。(G)基于面部特征和声音特征的情感识别卷积神经网络模型。(H)20个周期内情感识别的准确率和损失值。
5.结论:
通过一步制备的磁控溅射工艺开发了一种新型异质结光电人工突触器件,表现出优异的突触可塑性和非易失性。这些特性通过光电信号脉冲调制得到了验证。此外,利用该器件同时感知光信号和电信号的独特能力,引入了一种压阻式触觉传感器,构建了多模态传感与计算系统。该系统不仅能够实现视觉和听觉的感知与计算,还通过点阵和神经网络的构建,成功展示了其在车辆驾驶状态和驾驶员情绪的多模态感知、存储和计算中的应用。
文献连接:https://doi.org/10.1016/j.mser.2025.101021
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