寬光譜探測和信息處理在地球遙感、環(huán)境監(jiān)測、無人駕駛等諸多領(lǐng)域有著重要的應用需求。目前的寬光譜信息探測和信息處理分別由不同類型的圖像傳感器和數(shù)字圖像處理器完成，這使得傳統(tǒng)寬光譜機器視覺系統(tǒng)面臨著較大功耗和較高時間延遲的問題。感算一體技術(shù)被認為是解決上述挑戰(zhàn)的有效途徑，然而，如何設計出滿足上述需求的量子材料，并實現(xiàn)具備寬光譜多信息同步探測和處理功能的新型感算一體器件是一個廣受關(guān)注的議題。

針對上述問題，華中科技大學翟天佑教授、周興副教授團隊與南京大學繆峰教授、梁世軍副教授團隊近日提出，通過利用電場調(diào)控二維雙極性范德華異質(zhì)結(jié)（PdSe2/MoTe2）的界面能帶匹配，實現(xiàn)了紫外到近紅外寬光譜范圍內(nèi)的光探測和電場可調(diào)的正負光響應，在硬件層面實現(xiàn)了寬光譜圖像探測和卷積計算的同步進行（如圖1所示），突破了傳統(tǒng)寬光譜機器視覺系統(tǒng)中感算分離所產(chǎn)生的功耗與時間延遲瓶頸。相關(guān)研究成果以“Broadband convolution processing using band-alignment-tunable heterostructures”（基于可調(diào)能帶匹配異質(zhì)結(jié)的寬光譜卷積計算）為題于2022年4月25日發(fā)表在國際著名期刊Nature Electronics上。

華中科技大學材料學院博士生皮樂晶、南京大學物理學院博士生王鵬飛和梁世軍副教授為論文共同第一作者，華中科技大學材料學院周興副教授、翟天佑教授與南京大學物理學院繆峰教授為論文的共同通訊作者。華中科技大學材料學院博士羅鵬、碩士生王浩云、博士生李東燕、碩士生李澤鑫、博士后陳萍等共同參與了該項研究工作。該研究成果得到了國家杰出青年科學基金、國家優(yōu)秀青年科學基金、國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金面上項目、國家重點研發(fā)計劃等項目的資助。

圖1感算一體器件同步進行寬光譜傳感與卷積計算的示意圖

在這項工作中，合作團隊設計了PdSe2/MoTe2二維雙極性范德華異質(zhì)結(jié)（如圖2所示），利用其界面能帶易被電場調(diào)控的特性，實現(xiàn)了異質(zhì)結(jié)界面能帶匹配類型在II型和III型之間的可逆轉(zhuǎn)換，異質(zhì)結(jié)在負柵壓下形成第II型能帶匹配，光照下形成的漂移電流對應于正向的光伏電流，而在正柵壓下則會形成第III型能帶匹配，較大的隧穿勢壘阻止了載流子的漂移，光照下形成的擴散電流對應于負向的光伏電流。合作研究團隊進一步展示PdSe2/MoTe2異質(zhì)結(jié)的正負光伏轉(zhuǎn)換特性存在于從紫外（365 nm）、可見（532 nm）到近紅外（980 nm）的寬波段中，顯示出器件具有寬光譜可重構(gòu)的正負光伏特性及超快的響應速度（~0.4μs）。

圖2PdSe2/MoTe2異質(zhì)結(jié)在寬光譜范圍內(nèi)展現(xiàn)出柵壓可調(diào)的正負光伏特性

通過系統(tǒng)研究PdSe2/MoTe2異質(zhì)結(jié)在不同光功率和柵壓下的光響應率，合作研究團隊發(fā)現(xiàn)，在不同波段下，器件具有連續(xù)電場可調(diào)的正負光響應，而且光響應率與光功率、柵壓之間在一定范圍內(nèi)均保持著優(yōu)異的線性依賴關(guān)系（圖3），這使得向量與矩陣之間的線性點乘運算能夠被準確映射到該物理過程中。因此，利用構(gòu)筑異質(zhì)結(jié)的優(yōu)異線性響應特征能夠?qū)崿F(xiàn)圖像信息的精確轉(zhuǎn)換和可重構(gòu)處理，及圖像識別訓練過程中的權(quán)重精準更新。

圖3PdSe2/MoTe2異質(zhì)結(jié)的正負光響應與光功率、柵壓之間的線性依賴特征

通過將異質(zhì)結(jié)器件配置成不同的卷積核，合作團隊對包含寬光譜信息的遙感圖片進行了不同類型的卷積濾波處理（例如：遙感圖像的銳化、邊緣增強）（如圖4c-d所示）。進一步，合作團隊利用感算一體異質(zhì)結(jié)傳感器構(gòu)建了寬光譜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)了對寬光譜圖像的精確識別。對于所展示的寬光譜字母圖像數(shù)據(jù)集（如圖4e所示），其每個像素對應著不同波段以及不同光強的信息，基于器件的寬光譜可重構(gòu)正負光響應特性，寬光譜感算一體的卷積網(wǎng)絡可以對這種混合光強及波段信息的圖片同步進行探測與計算，將不同波段的圖像特征信息進行關(guān)聯(lián)。結(jié)合反向傳播訓練方法，不斷進行動態(tài)訓練以柵壓更新，僅經(jīng)過3個訓練周期后，網(wǎng)絡的識別準確率便可接近100%。與之相比，單光譜卷積器件只能探測和處理圖像中特定波段的信息，為了實現(xiàn)寬光譜識別，需要利用多個特定的卷積核來探測不同波段的信息，然后再進行整合處理，這種拆分圖像的分離波段探測處理方法不僅弱化了圖像中本征特征之間的聯(lián)系，增加了處理的數(shù)據(jù)量，而且使得訓練速度和識別效果明顯弱于寬光譜卷積處理（如圖4f所示）。該工作為解決傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)中寬光譜信息感算分離的問題，及開發(fā)適用于復雜模式識別任務的感算一體全硬件圖像識別系統(tǒng)提供了全新的思路。

圖4基于PdSe2/MoTe2異質(zhì)結(jié)器件實現(xiàn)的寬光譜卷積處理和高精度識別

論文鏈接：

https://doi.org/10.1038/s41928-022-00747-5

審核編輯 ：李倩