Calcul de réservoir dans le capteur portable pour l’apprentissage multitâche via une stratégie de co-conception d’algorithmes de matériaux
Comparaison des réponses de photocourant des semi-conducteurs conventionnels et du p-NDI, et principe de conception détaillé des semi-conducteurs pour les systèmes RC intégrés au capteur. Les réponses de photocourant du C8-NDI, du pentacène et du P3HT, qui sont incapables de calculer le réservoir dans le capteur. La réponse de photocourant de p-NDI montre une mémoire d’évanouissement et convient au calcul de réservoir dans le capteur. Crédit: Communication Nature (2023). DOI : 10.1038/s41467-023-36205-9
La rétine humaine détecte non seulement les signaux lumineux, mais les traite également simultanément en capturant leur riche dynamique, accélérant ainsi l’apprentissage dépendant de la tâche dans le cortex visuel en aval. Cette synergie de la rétine et du cortex visuel a inspiré l’apprentissage multi-tâches intra-capteur.
Cependant, les puces de vision au silicium traditionnelles souffrent des importants surcoûts temps/énergie qui sont causés par la navette massive et fréquente de données et les conversions analogiques-numériques séquentielles entre leurs unités de détection, de traitement et de stockage séparées. De plus, le ralentissement de la loi de Moore exacerbe encore la limitation. Par conséquent, la conception d’un algorithme de matériau jumelé combinant la rétine artificielle et l’informatique de réservoir (RC) est importante pour les systèmes de détection-informatique avec des frais généraux d’énergie ultra-faibles et une vitesse de calcul ultra-rapide.
Dans une étude publiée dans Communication Naturele groupe de recherche dirigé par le professeur Huang Weiguo de l’Institut de recherche sur la structure de la matière du Fujian de l’Académie chinoise des sciences, a réalisé un calcul de réservoir dans le capteur portable pour l’apprentissage multitâche via une stratégie de co-conception d’algorithme matériel.
Les chercheurs ont conçu et synthétisé une conception conjointe matériau-algorithme, un polymère semi-conducteur sensible à la lumière (p-NDI) avec des dissociations d’excitons efficaces et des caractéristiques de transport de charge à travers l’espace pour construire un RC dans le capteur pour la classification des modèles multitâches.
Ils ont découvert que les phototransistors flexibles à base de p-NDI présentent des réponses lumineuses bien séparées, une mémoire d’évanouissement non linéaire et une propriété d’état d’écho, permettant un système RC à capteur dynamique basé sur un transistor portable.
Ce système RC basé sur des matériaux entièrement organiques reconnaissait les lettres et les chiffres manuscrits et classait divers costumes avec des précisions de 98,04 %, 88,18 % et 91,76 %, respectivement. En plus des images 2D, le RC a classé efficacement trois types de gestes dynamiques spatio-temporels (gestes d’ondulation de la main gauche, d’ondulation de la main droite et d’applaudissements de la main) avec une précision de 98,62 %.
Cette étude surmonte non seulement le goulot d’étranglement associé aux systèmes de calcul de détection conventionnels de grands frais généraux de temps et d’énergie, mais fournit également une nouvelle stratégie de co-conception d’algorithme matériel pour des systèmes neuromorphiques photoniques portables, abordables et très efficaces.
