石墨烯与钙钛矿的结合，开发出了实时人工视觉和分析装置
（文章来源：孜然实验室）
中央佛罗里达大学（ucf）的研究人员正在帮助弥合人脑与机器思维之间的鸿沟。发表在《科学进展》杂志上的封面文章中，ucf研究小组表明，通过将两种有前途的纳米材料结合到新的超结构中，他们可以制造出一种模仿人类视觉的脑细胞神经通路纳米装置。
ucf纳米科学技术中心和材料科学与工程系的副教授杰安·托马斯（jayan thomas）说：“这是开发神经形态计算机的第一步，而神经形态计算机是可以同时处理和存储信息的计算机处理器。这可以减少处理时间以及处理所需的能量。在将来的某个时候，本发明可能有助于制造出像人一样思考的机器人。”
托马斯与ucf纳米科学技术中心的助理教授塔尼亚·罗伊（tania roy）以及ucf纳米科学技术中心以及材料科学与工程系的其他人共同领导了这项研究。罗伊说，这项技术的潜在用途是用于无人机救援。
罗伊说：“想象一架无人驾驶飞机，可以在偏远的山区进行定位并找到滞留的登山者。如今，由于这些无人机需要连接到远程服务器以识别他们用相机进行扫描的内容，因此这很困难。我们的设备使这架无人机真正具有自主性，因为它可以像人类一样看到。”
她说：“早期的研究创造了一个摄像头，可以捕获图像并将其发送到服务器进行识别，但是我们的团队创建了一个可以同时模仿眼睛和大脑功能的设备。我们的设备可以观察图像并当场识别它。”
创新的诀窍是在二维原子厚的纳米材料石墨烯上生长纳米级光敏钙钛矿量子点。这种组合使光敏颗粒可以捕获光，将其转换为电荷，然后将电荷直接转移到石墨烯上。全部过程一步即可完成。整个过程在极薄的薄膜上进行，薄膜的厚度约为人发厚度的十分之一。
托马斯实验室的巴斯卡拉高级太阳能研究员巴苏杰夫·普拉丹（basudev pradhan），现为印度贾坎德邦中央大学能源工程系助理教授，和罗伊实验室的博士后研究员索纳利·达斯（sonali das）是该研究的共同作者。“由于上部结构的性质，它显示出光辅助记忆效应。”普拉丹说。“这类似于人类与视觉相关的脑细胞。我们开发的光电突触与以大脑为灵感的神经形态计算高度相关。这种超结构必将为超薄光电设备的开发带来新的方向。”
达斯说，还有潜在的国防应用。她说：“这些功能也可以用来辅助士兵在战场上的视野。此外，我们的设备能够以极低的功耗探测、检测和重建图像，从而使其能够在现场应用中进行长期部署。”
神经形态计算是科学家的一个长期目标，计算机可以同时处理和存储信息，就像人的大脑视觉一样。当前，计算机在单独的位置存储和处理信息，这限制了它们的性能。为了测试他们的设备通过神经形态计算看到物体的能力，研究人员在面部识别实验中使用了该设备。
托马斯说：“面部识别实验是检查我们的光电神经形态计算的初步测试。由于我们的设备模仿了与视觉有关的脑细胞，因此面部识别是神经形态构建模块最重要的测试之一。”
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ucf纳米科学技术中心和材料科学与工程系的副教授杰安·托马斯（jayan thomas）说：“这是开发神经形态计算机的第一步，而神经形态计算机是可以同时处理和存储信息的计算机处理器。这可以减少处理时间以及处理所需的能量。在将来的某个时候，本发明可能有助于制造出像人一样思考的机器人。”
托马斯与ucf纳米科学技术中心的助理教授塔尼亚·罗伊（tania roy）以及ucf纳米科学技术中心以及材料科学与工程系的其他人共同领导了这项研究。罗伊说，这项技术的潜在用途是用于无人机救援。
罗伊说：“想象一架无人驾驶飞机，可以在偏远的山区进行定位并找到滞留的登山者。如今，由于这些无人机需要连接到远程服务器以识别他们用相机进行扫描的内容，因此这很困难。我们的设备使这架无人机真正具有自主性，因为它可以像人类一样看到。”
她说：“早期的研究创造了一个摄像头，可以捕获图像并将其发送到服务器进行识别，但是我们的团队创建了一个可以同时模仿眼睛和大脑功能的设备。我们的设备可以观察图像并当场识别它。”
创新的诀窍是在二维原子厚的纳米材料石墨烯上生长纳米级光敏钙钛矿量子点。这种组合使光敏颗粒可以捕获光，将其转换为电荷，然后将电荷直接转移到石墨烯上。全部过程一步即可完成。整个过程在极薄的薄膜上进行，薄膜的厚度约为人发厚度的十分之一。
托马斯实验室的巴斯卡拉高级太阳能研究员巴苏杰夫·普拉丹（basudev pradhan），现为印度贾坎德邦中央大学能源工程系助理教授，和罗伊实验室的博士后研究员索纳利·达斯（sonali das）是该研究的共同作者。“由于上部结构的性质，它显示出光辅助记忆效应。”普拉丹说。“这类似于人类与视觉相关的脑细胞。我们开发的光电突触与以大脑为灵感的神经形态计算高度相关。这种超结构必将为超薄光电设备的开发带来新的方向。”
达斯说，还有潜在的国防应用。她说：“这些功能也可以用来辅助士兵在战场上的视野。此外，我们的设备能够以极低的功耗探测、检测和重建图像，从而使其能够在现场应用中进行长期部署。”
神经形态计算是科学家的一个长期目标，计算机可以同时处理和存储信息，就像人的大脑视觉一样。当前，计算机在单独的位置存储和处理信息，这限制了它们的性能。为了测试他们的设备通过神经形态计算看到物体的能力，研究人员在面部识别实验中使用了该设备。
托马斯说：“面部识别实验是检查我们的光电神经形态计算的初步测试。由于我们的设备模仿了与视觉有关的脑细胞，因此面部识别是神经形态构建模块最重要的测试之一。”
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