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近日，清華大學(xué)集成電路學(xué)院的研究團隊在人工智能視覺(jué)系統領(lǐng)域取得了重大突破，成功研制了具有多模態(tài)的感存算一體化光電憶阻器陣列，并搭建了單片集成的感內計算原型系統。該系統能夠高效處理多階視覺(jué)任務(wù)，為自動(dòng)駕駛、具身智能等前沿領(lǐng)域的發(fā)展提供了強有力的技術(shù)支撐。 傳統視覺(jué)芯片架構中，傳感、計算和存儲單元的分離導致了大量數據的轉換和傳輸，進(jìn)而帶來(lái)了延時(shí)和能耗問(wèn)題。為了解決這一難題，清華大學(xué)集成電路學(xué)院團隊受生物視覺(jué)系統啟發(fā)，研制了感內計算（in-sensor computing）架構。該架構能夠在傳感端進(jìn)行原位信息處理，實(shí)現感存算一體化，顯著(zhù)減少數據冗余傳輸，降低系統延時(shí)與能耗。 然而，視覺(jué)感內計算研究尚處于起步階段，硬件層面和算法架構層面均面臨諸多挑戰。針對這些挑戰，清華大學(xué)集成電路學(xué)院團隊創(chuàng )新性地研制了多模態(tài)感存算一體化光電憶阻器陣列。該系統片上集成了1kb（1024個(gè)）1T-1OEM光電憶阻器陣列與硅CMOS外圍電路，基于TiOx/ZnO的新型光電憶阻器具有多種工作模式，包括電學(xué)憶阻器（EM）、動(dòng)態(tài)光電憶阻器（D-OEM）和非易失性光電憶阻器（NV-OEM）模式。這些模式可通過(guò)光電激勵引發(fā)的電荷密度分布變化來(lái)進(jìn)行有效調控，為處理多階視覺(jué)任務(wù)提供了堅實(shí)基礎。 研究團隊設計并制備了一種新型的雙層氧化物光電憶阻器，其結構為Pd/TiOx/ZnO/TiN，在器件中引入TiOx界面層以增強阻變的穩定性并提升光電響應。通過(guò)光電激勵，可以調控器件三種不同的工作模式：原始狀態(tài)為光電脈沖激勵下的動(dòng)態(tài)響應模式、電壓脈沖激勵下的循環(huán)阻變模式以及在電學(xué)Forming后的非易失性光電響應模式。為進(jìn)一步闡明光電憶阻器的多模態(tài)調控機制，團隊采用了差分相位對比掃描透射電子顯微鏡（DPC-STEM）這一前沿成像技術(shù)，精確觀(guān)測了光電調控過(guò)程中ZnO內部電荷密度的分布變化。 
基于該光電憶阻器陣列，研究團隊演示了多種場(chǎng)景的智能視覺(jué)信息處理任務(wù)。在圖像傳感預處理任務(wù)中，利用NV-OEM模式可以將圖像識別率從85.7%提升至97.6%；在高階認知任務(wù)中，利用D-OEM與NV-OEM陣列協(xié)同工作演示多目標定位跟蹤，在模擬環(huán)境噪聲的干擾下，通過(guò)多次訓練依然可以實(shí)現96.1%的高準確率；在此基礎上，首次構建了基于全光電憶阻器的儲備池計算系統，由18個(gè)D-OEM模式器件構成儲備池層和1024×5個(gè)EM模式器件構成讀出層，在人體運動(dòng)識別任務(wù)中以極低能耗實(shí)現了91.2%的準確率。 此次研究成果以“面向多場(chǎng)景感內計算的全集成多模態(tài)光電憶阻器陣列”（Fully integrated multi-mode optoelectronic memristor array for diversified in-sensor computing）為題，于11月8日在線(xiàn)發(fā)表于《自然·納米技術(shù)》（Nature Nanotechnology）。 |
