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  人工智能硬件的主要挑戰(zhàn)之一在于優(yōu)化信息獲取、處理和能量消耗三者關(guān)系。現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)任務(wù)越來越依賴于文本、圖像和視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，暴露了傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)的局限性。受生物系統(tǒng)啟發(fā)的新型神經(jīng)形態(tài)學(xué)裝置為了克服這一瓶頸提供了一種潛在方案。從生物視覺過程中學(xué)習(xí)，他們開發(fā)了一種光化學(xué)離子電子學(xué)器件，利用多種類型的離子作為光學(xué)信息的載體，集傳感，處理和記憶功能于單個像素中。該系統(tǒng)可以在一個像素內(nèi)通過多種光觸發(fā)的化學(xué)反應(yīng)來捕獲顏色信息并釋放出相應(yīng)的離子信號，通過納米限域通道調(diào)節(jié)多種類型離子的傳輸。離子調(diào)制機制也是未來人機混合智能的潛在橋梁。此外，該系統(tǒng)還是自驅(qū)動，可打印，可共形的。單層離子電子學(xué)陣列可以不依賴復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行顏色識別。結(jié)合神經(jīng)輻射場算法，可以在不需要深度傳感器的情況下模擬和重建高保真的三維彩色圖像。

  文章以“Photochemical iontronics with multitype ionic signal transmission at single pixel for self-driven color and tridimensional vision”為題發(fā)表于《Device》期刊。中國科學(xué)院北京納米能源與系統(tǒng)研究所王中林院士和魏迪研究員為共同通訊作者。

圖4.光學(xué)三色到離子的信息流用于自驅(qū)動應(yīng)用。（A）柔性可共形的離子電子陣列的照片和用于三色識別的示意圖。(B)具有人眼和大腦功能的離子電子陣列的解碼圖像(三色字母“color”)。(C)從單像素離子電子學(xué)提取的原始和模擬重建的圖像樣本。(D)由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從離子攜帶的顏色信息中解碼的三維重建架構(gòu)。（E-F）從現(xiàn)實物體中重建的三維彩色圖像的樣本。

  總之，受生物視覺的啟發(fā)，他們開發(fā)了一種可打印的高通量、自驅(qū)動光化學(xué)離子電子學(xué)。它利用AAO中的納米限域通道和光觸發(fā)的鹵化銀氧化還原反應(yīng)，能夠在單個像素上傳輸多類型的陰離子-電子信息。這種離子電子學(xué)可以實現(xiàn)特定的光電壓信號響應(yīng)（Br^- 0.88V，Cl^- 0.7V，I^- 0.3V），與Nernst方程預(yù)測的結(jié)果基本一致。AAO中的垂直的帶正電的納米限域通道確保了每種陰離子類型的獨立離子輸運，促進了準(zhǔn)確的三色識別。我們的光化學(xué)離子電子學(xué)不需要外部偏壓，并且顯示了多型信號級聯(lián)的高光響應(yīng)電壓（~22 V cm^-2）和離子光響應(yīng)電流（~1125 μA cm^-2）。與之前的自驅(qū)動仿生眼相比，具有最大的電動勢。所有的離子電子信號，可以提供多種非揮發(fā)性狀態(tài)，在一個像素內(nèi)實現(xiàn)多種神經(jīng)形態(tài)功能，包括感知、處理和記憶各種光學(xué)信息。此外，利用打印技術(shù)可以在非平面、生物曲面和柔性表面上制造光化學(xué)離子電子學(xué)陣列，使其適合于模擬視錐細(xì)胞的功能。在演示中，他們設(shè)計了一種單層的離子電子視網(wǎng)膜陣列，能夠自驅(qū)動的三色識別，而不需要復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該設(shè)備還可以使用沒有深度傳感器的神經(jīng)輻射場（NERF）來模擬和重建真實的高保真彩色圖像。這些進展為高效的視網(wǎng)膜移植和對真實世界的虛擬重建鋪平了道路，加速了未來數(shù)字醫(yī)療保健和人工智能應(yīng)用的整合。

  原文鏈接：Photochemical iontronics with multitype ionic signal transmission at single pixel for self-driven color and tridimensional vision

  Puguang Peng, Penghui Shen, Han Qian, Jiajin Liu, Hui Lu, Yanyan Jiao, Feiyao Yang, Houfang Liu, Tianling Ren, Zhonglin Wang, Di Wei

  Device, 2024

  https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100574