安徽大学研发傅里叶光电突触 助具身智能感知环境

IT时代网10月15日消息，安徽大学教授何刚团队联合南京大学、宁波甬江实验室，成功研制单波长光强可编程的傅里叶光电突触器件，搭建起傅里叶神经形态视觉系统，可在光域直接完成图像频域特征提取与滤波处理，相当于给具身智能机器人安装了一双频域慧眼。相关研究成果发表于《先进材料》，安徽大学为论文第一通讯单位。

具身智能机器人在复杂车间、昏暗巷道等真实场景中，需要在运动抖动、目标遮挡、环境噪声干扰下高效完成目标识别，硬件层面的高效视觉感知是制约其落地的关键瓶颈。传统数字计算架构受限于存算分离范式，完成傅里叶变换需要在存储器与处理器之间频繁搬运海量数据，大量能耗损耗在数据传输环节，而现有神经形态硬件体系仍缺少面向频域处理的专用感知器件。

此项工作的核心突破在于器件调控方式革新。过去实现突触双向权重调节往往需要切换多种不同波长光源，系统架构复杂，不利于阵列集成；该器件仅采用430纳米单一波长蓝光，仅改变入射光强即可写入多阶非易失电导状态，弱光条件实现突触抑制，提升光强实现突触增强，器件天然具备非线性滤波特性，单次光刺激功耗低至约5.57纳瓦。单颗器件可同时兼具光探测器、光学滤波器、非易失存储器三重功能。

单器件嵌入傅里叶光学系统后构成傅里叶神经形态视觉系统。利用透镜的傅里叶变换性质，入射图像的空间频谱直接呈现在频谱面上，由光完成变换，几乎不产生时间延迟与能耗；频谱面上的光电突触阵列依据位置和光强非线性响应对不同频率分量完成滤波，滤波后的特征经光学重建，交由多层感知机分类。研究团队表示，下一步将重点攻克器件阵列规模化集成，开展真实复杂场景下的系统功能验证，推动技术向实际应用落地。

注：本文配图由AI生成，文中包含AI辅助创作的内容。

编辑：刘宁