实现宽光谱感算一体智能器件 | 华科翟天佑、周兴团队/南大缪峰、梁世军团队合作研究

2022-04-26 00:04

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宽光谱探测和信息处理在地球遥感、环境监测、无人驾驶等诸多领域有着重要的应用需求。目前的宽光谱信息探测和信息处理分别由不同类型的图像传感器和数字图像处理器完成，这使得传统宽光谱机器视觉系统面临着较大功耗和较高时间延迟的问题。感算一体技术被认为是解决上述挑战的有效途径，然而，如何设计出满足上述需求的量子材料，并实现具备宽光谱多信息同步探测和处理功能的新型感算一体器件是一个广受关注的议题。

针对上述问题，华中科技大学翟天佑教授、周兴副教授团队与南京大学缪峰教授、梁世军副教授团队近日提出，通过利用电场调控二维双极性范德华异质结（PdSe2/MoTe2）的界面能带匹配，实现了紫外到近红外宽光谱范围内的光探测和电场可调的正负光响应，在硬件层面实现了宽光谱图像探测和卷积计算的同步进行（如图1所示），突破了传统宽光谱机器视觉系统中感算分离所产生的功耗与时间延迟瓶颈。相关研究成果以“Broadband convolution processing using band-alignment-tunable heterostructures”（基于可调能带匹配异质结的宽光谱卷积计算）为题于2022年4月25日发表在国际著名期刊Nature Electronics上。

华中科技大学材料学院博士生皮乐晶、南京大学物理学院博士生王鹏飞和梁世军副教授为论文共同第一作者，华中科技大学材料学院周兴副教授、翟天佑教授与南京大学物理学院缪峰教授为论文的共同通讯作者。华中科技大学材料学院博士罗鹏、硕士生王浩云、博士生李东燕、硕士生李泽鑫、博士后陈萍等共同参与了该项研究工作。该研究成果得到了国家杰出青年科学基金、国家优秀青年科学基金、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划等项目的资助。

图1 感算一体器件同步进行宽光谱传感与卷积计算的示意图

在这项工作中，合作团队设计了PdSe₂/MoTe₂二维双极性范德华异质结（如图2所示），利用其界面能带易被电场调控的特性，实现了异质结界面能带匹配类型在II型和III型之间的可逆转换，异质结在负栅压下形成第II型能带匹配，光照下形成的漂移电流对应于正向的光伏电流，而在正栅压下则会形成第III型能带匹配，较大的隧穿势垒阻止了载流子的漂移，光照下形成的扩散电流对应于负向的光伏电流。合作研究团队进一步展示PdSe₂/MoTe₂异质结的正负光伏转换特性存在于从紫外（365 nm）、可见（532 nm）到近红外（980 nm）的宽波段中，显示出器件具有宽光谱可重构的正负光伏特性及超快的响应速度（~0.4μs）。

图2 PdSe₂/MoTe₂异质结在宽光谱范围内展现出栅压可调的正负光伏特性

通过系统研究PdSe₂/MoTe₂异质结在不同光功率和栅压下的光响应率，合作研究团队发现，在不同波段下，器件具有连续电场可调的正负光响应，而且光响应率与光功率、栅压之间在一定范围内均保持着优异的线性依赖关系（图3），这使得向量与矩阵之间的线性点乘运算能够被准确映射到该物理过程中。因此，利用构筑异质结的优异线性响应特征能够实现图像信息的精确转换和可重构处理，及图像识别训练过程中的权重精准更新。

图3 PdSe₂/MoTe₂异质结的正负光响应与光功率、栅压之间的线性依赖特征

通过将异质结器件配置成不同的卷积核，合作团队对包含宽光谱信息的遥感图片进行了不同类型的卷积滤波处理（例如：遥感图像的锐化、边缘增强）（如图4c-d所示）。进一步，合作团队利用感算一体异质结传感器构建了宽光谱卷积神经网络，实现了对宽光谱图像的精确识别。对于所展示的宽光谱字母图像数据集（如图4e所示），其每个像素对应着不同波段以及不同光强的信息，基于器件的宽光谱可重构正负光响应特性，宽光谱感算一体的卷积网络可以对这种混合光强及波段信息的图片同步进行探测与计算，将不同波段的图像特征信息进行关联。结合反向传播训练方法，不断进行动态训练以栅压更新，仅经过3个训练周期后，网络的识别准确率便可接近100%。与之相比，单光谱卷积器件只能探测和处理图像中特定波段的信息，为了实现宽光谱识别，需要利用多个特定的卷积核来探测不同波段的信息，然后再进行整合处理，这种拆分图像的分离波段探测处理方法不仅弱化了图像中本征特征之间的联系，增加了处理的数据量，而且使得训练速度和识别效果明显弱于宽光谱卷积处理（如图4f所示）。该工作为解决传统机器视觉系统中宽光谱信息感算分离的问题，及开发适用于复杂模式识别任务的感算一体全硬件图像识别系统提供了全新的思路。