Tsinghua Üniversitesi’nden bilim insanları, insanın görsel sisteminin hiyerarşik yapısını taklit ederek sensörlerdeki bilgi işlem yeteneklerini önemli ölçüde artırabilen yenilikçi bir optoelektronik cihaz geliştirdi. Nature Nanoteknoloji dergisinde yayınlanan bir araştırmaya göre, yeni cihaz, hem elektrik hem de ışık kullanarak bilgileri aynı anda işleyebilen ve depolayabilen tam entegre bir dizi optoelektronik memristöre (OEM) dayanıyor.
“Yeni tamamlayıcı metal oksit yarı iletken (CMOS) cihazlara dayanan sensör içi bilgi işlemin büyük ölçekli monolitik entegrasyonu, donanım düzeyinde işlevsel gösterimlerin bulunmaması nedeniyle zorlu olmaya devam ediyor. Üç farklı elektronik memristör modunu, dinamik OEM ve kalıcı OEM’i (NV-OEM) kapsayan yapılandırılabilir çoklu mod işlevselliğine sahip 128×8 hücreli tek transistörlü optoelektronik memristör (OEM) ve CMOS silikondan oluşan tam entegre 1Kbyte dizisini sunuyoruz. .” – araştırmacılar Heyi Huang, Xiangpeng Liang ve meslektaşlarına dikkat edin.
OEM’ler farklı malzemelerin (Pd/TiO x /ZnO/TiN) üst üste yerleştirildiği katmanlı bir yapıya sahiptir. Cihazın özelleştirilebilir çalışma modları, bilginin insan görsel sistemi tarafından hiyerarşik olarak işlenmesini simüle etmesine olanak tanır. Araştırmacılar, “Bu modlar, diferansiyel faz-kontrast taramalı transmisyon elektron mikroskobuyla gösterildiği gibi, oksijen boşluklarındaki yük yoğunluğunu sinerjistik optik ve elektriksel işlemler yoluyla modüle ederek ayarlanıyor” diye açıklıyor.
İlk deneylerde, OEM tabanlı cihaz üç görsel görevde yüksek doğruluk gösterdi: sensör görüntüsü ön işleme, nesne izleme ve insan hareketi tanıma. “Bu OEM sistemini kullanmak bize üç görsel işleme görevini gösterme olanağı sağlıyor: NV-OEM modunda tanıma doğruluğu %85,7’den %96,1’e iyileştirilmiş dokunmatik görüntülerin ön işlenmesi, hem dinamik OEM hem de NV-OEM kullanılarak %96,1 doğrulukla iyileştirilmiş nesne takibi modlarının yanı sıra, tamamen OEM sensör entegreli rezervuar bilgi işlem sistemi ile insan hareketi tanıma özelliğine sahiptir. %91,2 doğruluk” diyor Huang, Liang ve meslektaşları.
Ayrıca sistem, GPU’lara kıyasla 20 kat daha az güç tüketiyor ve bu da onu çeşitli sensör içi bilgi işlem uygulamalarının uygulanması için uygun maliyetli bir platform haline getiriyor. Gelecekte araştırmacılar, ışık emme oranını artırmak için OEM üst elektrotunda şeffaf malzemeler kullanarak sistemin performansını optimize etmeyi planlıyor.
