Los sensores de luz inteligentes en la memoria realizan el reconocimiento de imágenes

Los sensores de imágenes digitales inteligentes que pueden realizar funciones de percepción visual, como el reconocimiento de escenas, son el resultado de una investigación reciente en KAUST.

Mediante el uso de la tecnología del sensor de imagen de acoplamiento de carga (CCD) ganador del Premio Nobel que se encuentra en las primeras cámaras digitales, Dayanand Kumar, Nazek El-Atab y sus colegas adaptaron y refinaron la estructura básica de la matriz CCD para crear una memoria de dispositivo fotosensible que podría programarse con luz. En particular, el equipo de investigación depositó un material MoS bidimensional₂ en una estructura de capacitor semiconductor (MOSCAP) que forma la base de los píxeles de almacenamiento de carga del sensor CCD.

Al/Al obtenido₂ACERCA DE₃/MoS₂/Aluminio₂ACERCA DE₃Las estructuras /Si MOSCAP actúan como un sensor de captura de carga “en memoria” que es sensible a la luz visible y puede programarse ópticamente y borrarse eléctricamente. El trabajo fue publicado en la revista Luz: ciencia y aplicaciones.

“Los sensores de luz en memoria son dispositivos de almacenamiento inteligentes y multifuncionales que pueden actuar simultáneamente como dispositivos múltiples, tradicionalmente discretos, que incluyen detección óptica, almacenamiento y computación”, explicó El-Atab.

“Nuestro objetivo a largo plazo es demostrar sensores en memoria que puedan detectar diferentes estímulos y realizar cálculos”, explica El-Atab. “Esto supera el muro de la memoria y permite un análisis de datos en tiempo real más rápido con un consumo de energía reducido, lo cual se requiere en muchas aplicaciones futuristas y de vanguardia, como Internet de las cosas, automóviles autónomos e inteligencia artificial, entre otras”.

Los experimentos con luz de longitudes de onda que van desde la región espectral azul hasta la roja indican que la carga fotogenerada puede atraparse o almacenarse con un tiempo de retención extremadamente largo. El voltaje de “ventana de memoria” resultante de > 2 V se puede almacenar hasta por 10 años antes de borrarse eléctricamente aplicando una señal de +/- 6 V. Además, puede funcionar durante muchos millones de ciclos.

El objetivo final de la investigación es crear un único dispositivo optoelectrónico que pueda realizar detección óptica y almacenamiento con capacidades computacionales.

Combinándolos con MoS₂ MOSCAP con una red neuronal, el equipo demostró que es posible realizar un reconocimiento binario simple de imágenes, discriminando con éxito entre imágenes de un perro o un automóvil, con una precisión del 91 %. Cada imagen tenía un tamaño de 32 × 32 píxeles y solo se extrajo información azul de las imágenes, ya que esto corresponde a la sensibilidad máxima del dispositivo.

Al equipo ahora le gustaría desarrollar aún más el nivel de control óptico. “Los dispositivos de almacenamiento actuales se pueden programar ópticamente, pero requieren borrado eléctrico”, comentó Kumar. “En el futuro, nos gustaría explorar sensores ópticos en memoria que puedan tener un soporte óptico completo”.

En un trabajo relacionado publicado en Materiales avanzadosTambién en el uso de la optoelectrónica para realizar tareas de percepción visual artificial, el equipo investigó el uso de fósforo negro para crear una sinapsis memrista optoelectrónica que imita las neuronas cerebrales para aplicaciones informáticas neuromórficas.

Su dispositivo multicapa consta de una capa delgada de fósforo negro y óxido de hafnio que se intercala entre una capa inferior de platino y una capa superior de cobre. Funciona como un memristor optoelectrónico, una resistencia cuya resistencia eléctrica se puede programar mediante luz visible.

Los experimentos indican que ofrece funciones sinápticas muy estables, como potenciación a largo plazo (aumento de la producción a largo plazo), depresión a largo plazo (disminución de la producción a largo plazo) y plasticidad a corto plazo (cambio en la respuesta con el tiempo), que son todos comportamientos neuronales importantes.

El equipo construyó una matriz sináptica de 6×6 a partir de los dispositivos y espera que matrices más grandes ayuden a crear una retina biomimética en el futuro. Es importante destacar que los dispositivos se pueden fabricar económicamente mediante el procesamiento de soluciones y son flexibles con un funcionamiento estable en un radio de curvatura de 1 centímetro, lo que ofrece oportunidades para aplicaciones portátiles.