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中科院福建物構所黃偉國研究員、香港大學王忠睿教授團隊《Nat. Commun.》：可實現“儲池計算”的柔性光電材料和器件

2023-02-06 來源：高分子科技

人類視網膜通過感知光信號收集豐富的動態圖像，并對其進行預處理，進而加速下游視覺皮層的任務識別。傳統硅視覺芯片的信號感知、存儲和處理單元相互獨立，各單元之間大量頻繁的數據傳輸和模數轉換，不但會產生大量的能耗，還嚴重限制了算速。這一局限性隨著摩爾定律的減速進一步加劇。因此，開發柔性且具有“感算一體”特征的光電材料和器件，對于實現低功耗高算速的邊緣計算器件具有重要的意義。

中國科學院福建物質結構研究所結構化學國家重點實驗室黃偉國研究員團隊、香港大學王忠睿教授團隊提出了一種材料-算法協同設計策略，開發出具有高效激子分離和空間電荷傳輸特性的半導體聚合物(p-NDI)，并且成功地構建了具有多任務識別能力的“儲池計算”視覺芯片。基于p-NDI出色的光響應行為和瞬態記憶特性，器件可同時感知、存儲和預處理光信號，并表現出多比特信號區分能力，記憶非線性衰減行為，和對于不同輸入信號的實時關聯特性。基于此，該“儲池計算”器件對手寫字母、數字和服裝的識別率分別為98.04%、88.18%和91.76%。此外，其對不同動態手勢的識別率高達98.62%，為有機光電材料中報道的最高值。該工作為柔性可穿戴具有多任務學習識別功能的高效光子神經形態器件提供了一種全新的設計策略。

形貌分析表明p-NDI具有較規整面外取向，及較差的面內取向，為有效的空間電荷傳輸創造了一個良好的連接路徑。這些特性促成了基于p-NDI的晶體管具有出色的光響應行為和瞬態記憶特性。

上圖結果表明基于p-NDI的 “儲池計算”器件對手寫字母、數字和服裝的識別率分別為98.04%、88.18%和91.76%。

在多任務識別性能方面，光電儲池計算系統與典型的單層ANN和雙層ANN兩者相比，其精度更高，且需訓練參數量和MAC操作數量更少。

基于p-NDI構建的具有多任務識別能力的“儲池計算”視覺芯片可以成功實現對于動圖的識別，且對不同動態手勢識別率高達到98.62%。

該成果以“Wearable in-sensor reservoir computing using optoelectronic polymers with through-space charge-transport characteristics for multi-task learning” 為題發表于《nature communication》上。中國科學院大學博士研究生吳孝嵩和香港大學博士研究生王少聰為本文共同第一作者。該項研究得到國家自然科學基金委，中國福建光電信息科學與技術創新實驗室支持。

原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-36205-9

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（責任編輯：xu）

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