近日，由中国科学院金属研究所孙东明、成会明课题组与相关单位开展合作，开发出一种柔性碳纳米管—量子点神经形态人工视觉光电传感器，研究成果以《面向神经形态视觉系统的柔性超灵敏光电传感阵列》为题发表于《自然·通讯》。
开发受人眼启发的神经形态视觉系统的挑战不仅来自于如何重现动物系统的灵活性、复杂性和适应性，还来自于如何在计算效率和优雅性方面做到这一点。与生物系统类似，这些神经形态电路将图像感知、记忆和处理功能集成到设备中，并实时处理连续的模拟亮度信号。
高集成度、灵活性和超灵敏度对于尝试模仿生物处理的实用人工视觉系统是必不可少的。在此。研究人员提出了一个1024像素的柔性光电传感器阵列，使用碳纳米管和钙钛矿量子点的组合作为有效神经形态视觉系统的活性材料。
该器件对光的响应率为5.1×107A/W，特异探测率为2×1016 Jones，并通过1μW/cm2的弱光脉冲训练传感器阵列，表现出神经形态强化学习.
从中科院金属所获悉，该研究还首次实现了在极暗条线下响应，并完成神经形态强化学习的案例。
基于此神经形态光电传感器，科研人员希望下一步通过电路设计，构建功能更强大的人工神经网络，模拟大脑对信息的处理过程，实现对已知数据之间的关联和特征进行学习，从而获得对未知数据更加强大的处理能力。
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