客户成果丨华南师范大学《Advanced Materials》：面向海洋视-听感知的神经形态存内计算

海洋探索对于生态理解、资源利用和安全保障至关重要，但仍受到极端环境条件和低效传感器系统的制约。当前方法依赖于视觉和听觉信号的分离处理，导致硬件体积庞大、能耗高且延迟显著，这些已成为水下环境实时智能感知的关键障碍。

为应对这些挑战，华南师范大学电子科学与工程学院（微电子学院）霍能杰研究员在光电子器件领域取得最新进展，该研究成果以“Neuromorphic in-Memory Computing for Marine Visual-Auditory Perception”为题，发表于期刊《Advanced Materials》。该研究提出了一种神经形态浮栅晶体管，器件集成了电学和光学存储功能，在单一单元内同时模拟视觉和听觉突触行为，从而实现了视觉-听觉信号的存内双模态处理。

研究团队设计并制备了MoS2/h-BN/SnSe2浮栅晶体管，集成了电学和光学存储功能。在电学方面，该器件实现了快速开关（~14 μs）、高开关比（106）以及优异的耐久性（>104次循环）。这使得利用卷积神经网络处理声呐回波信号时，能够实现海底矿物与岩石的高精度分类（88%）。在光学方面，晶体管在405-808 nm激光脉冲下展现出从短期可塑性到长期可塑性的可调突触权重调制。利用海水中低衰减的绿光窗口，该系统结合RGB去噪与绿色通道增强预处理，实现了海洋生物图像识别80%的准确率。这种协同光电存内计算架构为复杂水下环境中的智能感知提供了一种高效、低功耗且紧凑的硬件解决方案。

图1 视觉-听觉双模态硬件示意图。(a) 该系统集成光学成像与声呐回波分析，用于处理水下视觉与声学数据，实现全面的海洋环境感知。(b) 兼具电学与光学存储功能的神经形态浮栅晶体管示意图。

图2 非易失性电学存储特性。(a) 在不同控制栅极电压（VCG）扫描范围下测得的器件转移特性曲线（VDS = 1 V）。(b) 存储窗口与最大控制栅极电压（VCG,max）之间的关系。(c) 不同VCG下的输出特性曲线。(d) 施加±10 V脉冲后非易失性存储器的20天动态保持特性。(e)晶体管在编程和擦除脉冲后的动态响应。(f) 104次电压脉冲（±10 V）的耐久性测试。(g) 通过负栅极电压脉冲擦除MoS2沟道，实现16级递增的电流状态。(h) 通过正栅极电压脉冲编程，实现16级递减的电流状态。

图3 基于晶体管的水下岩石-矿物识别听觉信号处理。(a) 声呐传感器的水下工作原理及岩石与矿物的声学特征谱。(b) 用于仿生耳蜗的人工神经网络示意图。(c) 器件在VDS = 0.1 V下的电流随栅极电压脉冲数量的变化关系，展示了电刺激诱导的长时程增强和长时程抑制行为。(d) 模拟得到的识别准确率随训练轮次的变化。(e) 训练过程中损失值的演化。

图4 基于晶体管的海洋生物识别视觉信号处理。(a) 颜色信息编码策略示意图。(b) 原始图像权重累积过程随激光脉冲数量增加的变化。(c) 利用神经网络对提取特征进行分类识别的流程图。(d) 42个脉冲的激光控制长时程增强和栅压调控长时程抑制的权重更新曲线。(e) 图像数据集训练后的验证准确率。(f) 人工神经网络的混淆矩阵。

基于 MoS2/h-BN/SnSe2异质结构，能够在单一单元中模拟视觉和听觉突触行为，实现了真正的跨模态存内处理。电学编程速度快（~14 μs）、开关比高（106）、耐久性强（>104 次循环），并具备4位编码能力。同时，在紫外至近红外激光脉冲下，可实现从短期可塑性到长期可塑性的可调光学突触权重调制。利用海水绿光窗口和 RGB 增强预处理技术，在真实水下条件下实现了海洋生物和海底矿物的高精度识别。

作者信息介绍：华南师范大学电子科学与工程学院（微电子学院）博士邓群睿为第一作者，霍能杰研究员为通讯作者。

该工作中通过使用TuoTuo Technology（UV Litho-ACA）的无掩模紫外光刻机完成了对器件整个光刻步骤的工作。该无掩模光刻机凭借直观灵活的软件系统、高精稳定的卓越性能以及完善的售后支持，极大提升了实验的灵活性、效率与结果的可靠性。该研究得到了广东省基础与应用基础研究基金和中国国家自然科学基金的支持。

文章链接：https://doi.org/10.1002/adma.73861