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來(lái)源：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)微電子學(xué)院 中國科大微電子學(xué)院龍世兵教授團隊與復旦大學(xué)芯片與系統先進(jìn)技術(shù)研究院劉琦教授團隊合作，利用深紫外（DUV）光電突觸結合憶阻器的構架實(shí)現了基于儲備池計算（RC）的指紋識別系統，相關(guān)成果以“In-sensor reservoir computing system for latent fingerprint recognition with deep ultraviolet photo-synapses and memristor array”為題于11月3日在線(xiàn)發(fā)表在學(xué)術(shù)期刊《Nature Communications》上。 深紫外光電探測器在深空探索、環(huán)境監測、生物信息識別等領(lǐng)域的角色舉足輕重，然而高速智能化探測在DUV波段存在嚴重缺失。以傳統的指紋識別系統為例（圖1a），其中傳感器、存儲器和處理器的分離惡化了決策的延遲，并不可避免地增加了整體計算能耗。隨著(zhù)智能時(shí)代的來(lái)臨，這類(lèi)光信息應該以什么樣的形式進(jìn)行處理？在生物體中，光信息的采集通過(guò)視覺(jué)神經(jīng)系統來(lái)完成，而光信息的處理通過(guò)中樞神經(jīng)系統進(jìn)行（圖1b）。受此啟發(fā)，合作團隊提出通過(guò)感算和存算器件分別模擬神經(jīng)突觸的行為，來(lái)實(shí)現感存算一體化的光信息采集與處理（圖1c）。 
圖1基于光突觸和憶阻器件陣列的RC系統。（a）以指紋識別為例的傳統DUV圖像識別系統的數據傳輸及處理模式。（b）生物視覺(jué)識別系統示意圖，包括視網(wǎng)膜、視神經(jīng)元和視皮層。（c）以光學(xué)突觸為儲備池輸入層，憶阻器件陣列為讀出網(wǎng)絡(luò )層的感算RC系統。 團隊基于富鎵氧化鎵材料設計，利用非晶材料的顯著(zhù)持續光電導效應，制備了具備短時(shí)程效應的光突觸器件。通過(guò)4比特的紫外光脈沖輸入測試，構建了感算器件RC網(wǎng)絡(luò )的映射關(guān)系，這可以將圖片信息通過(guò)紫外光轉化為特征電流值（圖2a）。最終，通過(guò)存算憶阻器陣列穩定的多態(tài)調控特性實(shí)現了對儲備池輸出的訓練，實(shí)現了小規模的深紫外指紋識別功能�；谠撚布到y，采用定制化特征值策略，DUV指紋圖像的高識別精度幾乎與軟件仿真結果相匹配（圖2b,c）。該系統在短期訓練后即可達到100%的識別準確率，并且即使在15%背景噪聲水平下也能保持90%的準確率，這與DUV波段的抗噪特性相符（圖2d）。這種全硬件感算RC系統為高效的識別和安全應用提供了很好的參考原型，也對深紫外波段的智能光電器件發(fā)展具有重要參考意義。
圖2 基于硬件感算RC系統的DUV指紋識別。（a）硬件光電RC系統的示意圖，包括生成特征輸出的光突觸儲備池層和執行網(wǎng)絡(luò )訓練的憶阻器讀出層。模擬和硬件實(shí)驗權重的（b）顏色映射圖和（c）統計直方圖。（d）隨機噪聲對RC系統指紋識別準確率的影響。 該成果得到了審稿人的充分肯定：“這個(gè)原型系統將為感內儲備池計算系統的發(fā)展提供更多思路，整個(gè)工作的主題非常有趣�！保ā癟his prototype system … will provide more insight into emerging in-sensor reservoir computing. Overall, the topic of this work is truly interesting”）。 中國科大微電子學(xué)院博士生張中方為本文的第一作者，龍世兵教授、趙曉龍副研究員以及復旦大學(xué)芯片與系統先進(jìn)技術(shù)研究院的張續猛副研究員為本文的共同通訊作者。該成果得到了國家自然科學(xué)基金、中科院戰略先導、中科院重點(diǎn)研發(fā)計劃、廣東省重點(diǎn)研發(fā)計劃以及中國科大微納研究與制造中心等的資助。 |
