中科院福建物构所黄伟国研究员、香港大学王忠睿教授团队《Nat. Commun.》:可实现“储池计算”的柔性光电材料和器件
2023-02-06 来源:高分子科技
人类视网膜通过感知光信号收集丰富的动态图像,并对其进行预处理,进而加速下游视觉皮层的任务识别。传统硅视觉芯片的信号感知、存储和处理单元相互独立,各单元之间大量频繁的数据传输和模数转换,不但会产生大量的能耗,还严重限制了算速。这一局限性随着摩尔定律的减速进一步加剧。因此,开发柔性且具有“感算一体”特征的光电材料和器件,对于实现低功耗高算速的边缘计算器件具有重要的意义。
形貌分析表明p-NDI具有较规整面外取向,及较差的面内取向,为有效的空间电荷传输创造了一个良好的连接路径。这些特性促成了基于p-NDI的晶体管具有出色的光响应行为和瞬态记忆特性。
上图结果表明基于p-NDI的 “储池计算”器件对手写字母、数字和服装的识别率分别为98.04%、88.18%和91.76%。
在多任务识别性能方面,光电储池计算系统与典型的单层ANN和双层ANN两者相比,其精度更高,且需训练参数量和MAC操作数量更少。
基于p-NDI构建的具有多任务识别能力的“储池计算”视觉芯片可以成功实现对于动图的识别,且对不同动态手势识别率高达到98.62%。
原文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-023-36205-9
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(责任编辑:xu)
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