Die Ingenieurin

Die Szenenerkennung ist eine der visuellen Wahrnehmungsfähigkeiten digitaler Bildsensoren, die an der King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) entwickelt wurden.

Dayanand Kumar, Nazek El-Atab und Kollegen nutzten CCD-Bildsensoren (Charge Coupled Device), die in frühen Digitalkameras zu finden waren, und haben die Kernstruktur des CCD angepasst und verbessert, um Speichergeräte zu schaffen, die durch Licht programmiert werden können. Insbesondere bettete das Forschungsteam das zweidimensionale Material MoS2 (Molybdändisulfid) in eine Halbleiterkondensatorstruktur (MOSCAP) ein, die den ladungsspeichernden Pixeln eines CCD-Sensors zugrunde liegt.

Die resultierenden Al/Al2O3/MoS2/Al2O3/Si-MOSCAP-Strukturen sollen als ladungseinfangender „In-Memory“-Sensor fungieren, der gegenüber sichtbarem Licht empfindlich ist und optisch programmiert und elektrisch gelöscht werden kann.

„Die In-Memory-Lichtsensoren sind intelligente multifunktionale Speichergeräte, die die Rolle mehrerer – traditionell diskreter – Geräte gleichzeitig übernehmen können, einschließlich optischer Erfassung, Speicherung und Berechnung“, sagte El-Atab in einer Erklärung. „Unser langfristiges Ziel ist es, In-Memory-Sensoren zu demonstrieren, die verschiedene Reize erkennen und berechnen können.“

El-Atab fuhr fort: „Dies überwindet die Speichermauer und ermöglicht eine schnellere und Echtzeit-Datenanalyse bei reduziertem Stromverbrauch, was in vielen futuristischen und… Anwendungen wie dem Internet der Dinge, autonomen Autos und künstlicher Intelligenz erforderlich ist.“ Andere."

MEHR AUS DER ELEKTRONIK

Laut KAUST deuten Experimente mit Licht mit einer Wellenlänge irgendwo im blauen bis roten Spektralbereich darauf hin, dass eine fotogenerierte Ladung mit einer extrem langlebigen Retentionszeit eingefangen oder gespeichert werden kann. Die resultierende „Speicherfenster“-Spannung von >2 V kann bis zu 10 Jahre lang gespeichert werden, bevor sie durch Anlegen eines +/-6 V-Signals elektrisch gelöscht wird. Darüber hinaus kann es über viele Millionen Zyklen betrieben werden.

Das ultimative Ziel des Teams besteht darin, ein einziges optoelektronisches Gerät zu entwickeln, das optische Erfassung und Speicherung mit Rechenfunktionen durchführen kann.

Durch die Kombination ihrer MoS2-MOSCAP-Struktur mit einem neuronalen Netzwerk zeigte das Team, dass es möglich war, eine einfache binäre Bilderkennung durchzuführen und zwischen Bildern eines Hundes oder eines Autos mit einer Genauigkeit von 91 Prozent zu unterscheiden. Jedes Bild hatte eine Größe von 32 x 32 Pixeln und es wurden nur die blauen Informationen aus den Bildern extrahiert, da diese der Spitzenempfindlichkeit des Geräts entsprechen.

„Aktuelle Speichergeräte können optisch programmiert werden, müssen aber elektrisch gelöscht werden“, sagte Kumar. „In Zukunft möchten wir optische In-Memory-Sensoren erforschen, die vollständig optisch betrieben werden können.“

Die Ergebnisse des Teams wurden in Light: Science & Applications detailliert beschrieben.