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人類(lèi)視網(wǎng)膜通過(guò)感知光信號收集豐富的動(dòng)態(tài)圖像，并對其進(jìn)行預處理，進(jìn)而加速下游視覺(jué)皮層的任務(wù)識別。傳統硅視覺(jué)芯片的信號感知、存儲，與處理單元相互獨立，各單元之間大量頻繁的數據傳輸和模數轉換，不僅產(chǎn)生大量的能耗，而且嚴重限制了算速。這一局限性隨著(zhù)摩爾定律的減速進(jìn)一步加劇。因此，開(kāi)發(fā)柔性且具有“感算一體”特征的光電材料和器件，對于實(shí)現低功耗高算速的邊緣計算器件具有重要意義。 

中國科學(xué)院福建物質(zhì)結構研究所結構化學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗室研究員黃偉國團隊和香港大學(xué)教授王忠睿團隊合作，提出了材料-算法協(xié)同設計策略，開(kāi)發(fā)出具有高效激子分離和空間電荷傳輸特性的半導體聚合物（p-NDI），并構建出具有多任務(wù)識別能力的“儲池計算”視覺(jué)芯片?；趐-NDI出色的光響應行為和瞬態(tài)記憶特性，器件可同時(shí)感知、存儲和預處理光信號，并表現出多比特信號區分能力、記憶非線(xiàn)性衰減行為，以及對于不同輸入信號的實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)特性?；诖?，該“儲池計算”器件對手寫(xiě)字母、數字和服裝的識別率分別為98.04%、88.18%和91.76%。此外，該器件對不同動(dòng)態(tài)手勢的識別率達98.62%，為有機光電材料中報道的最高值。該工作為柔性可穿戴具有多任務(wù)學(xué)習識別功能的高效光子神經(jīng)形態(tài)器件提供了全新的設計策略。 

近日，相關(guān)研究成果以Wearable in-sensor reservoir computing using optoelectronic polymers with through-space charge-transport characteristics for multi-task learning為題，發(fā)表在《自然-通訊》（Nature Communications）上。研究工作得到國家海外高層次人才計劃、國家自然科學(xué)基金、中國福建光電信息科學(xué)與技術(shù)創(chuàng )新實(shí)驗室的支持。 

基于柔性有機光電材料和器件的神經(jīng)形態(tài)視覺(jué)芯片