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趣投稿|“垂直结构”新型类脑视觉系统方面取得重要进展( 二 )



趣投稿|“垂直结构”新型类脑视觉系统方面取得重要进展
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图1：人类视觉系统和类脑视觉系统 。 人类视觉系统主要由视网膜和大脑皮层视觉中枢组成；对应地 ， 类脑视觉系统主要由可重构视网膜传感器和忆阻器交叉阵列所构成 。
在实验中 ， 研究团队首先展示了视网膜形态的传感器阵列及其在图像预处理方面的应用 。 为了制备传感器阵列 ， 该团队利用机械剥离方法获得了二维材料硒化钨和氮化硼 ， 并将它们依次转移至氧化铝上制备成范德华异质结器件 。 在背栅调控下 ， 所制备的器件展现出极性相反的 ， 且依赖于栅极电压、光强、波长等物理参数变化的光电流响应 。 这种光响应特征与视网膜中双极性细胞的特征类似 。 为了证实范德华异质结器件具有图像信息加工的能力 ， 研究团队将异质结器件组装至3×3的PCB阵列上 。 通过控制施加到每个器件上的独立栅极电压源 ， 阵列的图像预处理功能能够被配置为不同卷积核的形式 。 根据基尔霍夫定律 ， 把每次光信号输入之后的所有器件源漏电流变化量ΔIds进行求和 ， 作为对图像信息处理后的结果 。 如图2所示 ， 器件阵列实现了对Lenna图的同步感知和预处理（边缘增强、风格化） 。 通过对Lenna图的预处理结果进行评估 ， 研究团队指出所制备的异质结阵列传感器能够模拟人类视网膜的垂直结构和信息预处理功能 。
趣投稿|“垂直结构”新型类脑视觉系统方面取得重要进展
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图2 ， 视网膜形态的传感器阵列及图像预处理功能 。 （a）按照3×3阵列排布的视网膜形态传感器阵列 ， 单个器件结构如光学图片所示 。 （b）在背栅调控下 ， 器件展示出正负光电流响应 。 （c）用于图像预处理的Lenna原图 。 （d）经过边缘增强处理过的Lenna图片 。 （e）对Lenna图的边缘增强结果进行评估 ， 处理后的图片的灰度值（绿）呈现出高斯分布 。 （f）经过风格化处理的图片 。 （g）对Lenna图的风格化结果进行评估 ， 处理后的图片与模拟值呈现相似的灰度值排布 。
进一步地 ， 研究团队将2100张含有噪点的“N” ， “J” ， “U”字母集输入视网膜形态阵列传感器 ， 并将阵列中的背栅电压配置为可具有执行边缘增强功能的卷积核 。 视网膜形态阵列输出的电信号经过电流-电压转换器 ， 输入至忆阻交叉阵列 。 忆阻交叉阵列中每一个交叉点具有可调的电导值 ， 且呈现出线性的电压-电流特征 ， 这允许其被用于执行类似大脑视觉皮层功能的人工神经网络 。 研究发现 ， 类脑视觉系统对2100张“N” ， “J” ， “U”字母集图片的识别率达到100% 。 相比于基于传统传感器的视觉系统 ， 集成有视网膜形态传感器的类脑视觉系统能够加速图像识别的收敛过程 ， 如图3所示 。
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图3 ， 用于图像识别的类脑视觉系统 。 （a）类脑视觉系统用于图像识别的流程图 。 用于图像识别的8×8“N” ， “J” ， ”U“噪点字母集（c左图）被输入视网膜形态传感器中 ， 进行同步图像感知和预处理；处理后的结果输入忆阻交叉阵列进行图像识别 。 （b）忆阻器具有线性的电压-电流特征 。 类脑视觉系统对该字母集的识别率达到100%（c右图） 。 （d）视网膜形态传感器的存在能够加速图像的识别率和收敛速度 。
得益于忆阻交叉阵列可重新配置的灵活性 ， 研究团队将其配置成能够处理与时序信息相关的循环神经网络 ， 可以进一步完成对动态物体的追踪任务 。 在实验中 ， 研究团队利用视网膜形态传感器 ， 对视野中的目标“十”字进行边缘特征提取 ， 并将移动“十”字目标的坐标按照时序信息的形式输入由忆阻交叉阵列执行的循环神经网络中 。 循环神经网络能够根据“十”字目标在n时刻以及之前的坐标信息 ， 获得n+1时刻的坐标值 ， 从而实现对n+1时刻物体的运动轨迹进行预判 。 研究团队指出 ， 该类脑视觉系统可以对动态视觉信息进行逐级简化处理 ， 提升对移动物体追踪的效率 。 这一项工作从原理上证明 ， 利用视网膜形态的传感器和忆阻交叉阵列进行垂直集成的类脑视觉系统 ， 有望在将来应用于众多新兴智能科技领域 。


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