仿生跨模態超疊加塑性：實現無縫視覺傳感內存處理新范式

《Nature Communications》：Bio-inspired cross-modal super-additive plasticity for seamless visual processing-in-sensory and -in-memory

【字體： 大 中 小 】 時間：2025年12月05日 來源：Nature Communications 15.7

　　

在萬物互聯時代，視覺信息處理已成為物聯網應用的重要組成部分。然而傳統視覺處理技術面臨著數據鏈冗余、能耗高、效率低等挑戰。傳統硬件架構中傳感器、存儲器和處理器相互分離，導致數據傳輸產生"內存墻"問題，限制了邊緣設備的實時處理能力。更關鍵的是，生物大腦能夠通過跨模態信息整合實現超疊加感知效應，而現有電子器件僅能實現刺激的線性疊加，缺乏這種高效的信息整合能力。

發表在《Nature Communications》的這項研究從生物大腦初級皮層的跨模態感知機制中獲得靈感，開發了一種基于二硫化鉬（MoS₂）的仿生視覺處理硬件平臺。研究人員通過巧妙設計浮柵光電晶體管陣列，模擬了生物神經系統的跨模態關聯可塑性，實現了傳感端的信息預處理和內存端的并行計算，為低功耗邊緣智能系統提供了全新解決方案。

研究團隊采用了幾項關鍵技術方法：通過化學氣相沉積（CVD）制備單層二硫化鉬作為光敏通道材料；設計具有浮柵結構的晶體管陣列實現光電信號協同調制；構建非易失性四晶體管三態內容可尋址內存（4T-TCAM）電路實現模式匹配；利用電場輔助光生載流子隧穿機制模擬生物超疊加效應。實驗在10^-5Torr真空探針臺完成，使用Agilent B1500A半導體參數分析儀進行電學測試，并通過SPICE進行電路級仿真驗證。

器件結構與基本特性

研究團隊設計了基于單層二硫化鉬浮柵晶體管（MoS₂FGTs）的核心器件結構。器件采用局部柵電極設計，以25納米氧化鉿作為阻擋層，2納米金層作為浮柵，9納米氧化鉿作為隧穿層。電學測試表明，MoS₂FGTs具有106的程序/擦除電流比和非易失存儲特性。作為光敏單元，器件在470納米、530納米和625納米波長下均表現出良好的光電響應，最高響應度達到1.7×10⁴A W^-1。基于該器件構建的4T-TCAM單元在匹配與非匹配狀態間呈現10⁵的電阻比和10¹²次的查找耐久性。

超疊加光電響應

研究發現，當光脈沖與柵壓脈沖同步施加時，器件輸出電流遠大于單獨刺激的疊加值，表現出顯著的超疊加效應。協同刺激下的電流增強比（CR）超過100倍，使圖像感知的信噪比顯著提升。實驗顯示，單次光電協同刺激即可達到150次純光刺激的效果，能耗降低至0.23 nJ/像素，延遲減少150倍。這種超疊加效應在不同波長光照下均得到驗證，且CR值可通過調節光強、脈沖寬度和柵壓幅度在100-1000范圍內連續調控。

跨模態可塑性及機制

通過調控光電信號的時間間隔Δt，研究人員發現了顯著的時序依賴性塑性。當光脈沖與電脈沖完全同步時（Δt=0），超疊加效應最強；當時序偏差超過10毫秒時，協同效應顯著減弱。能帶分析表明，這種效應源于電場輔助下的福勒-諾德海姆（Fowler-Nordheim）隧穿機制：光生載流子在電場作用下能夠穿越三角勢壘，實現高效隧穿注入浮柵。這種時序依賴性與生物跨模態感知的時間窗口高度吻合，為模擬神經可塑性提供了機制基礎。

一站式視覺信號處理

研究團隊構建了傳感-內存處理一體化架構來驗證系統性能。與傳統視覺處理鏈不同，該平臺直接在傳感器端完成圖像預處理，通過TCAM陣列進行并行模式匹配。仿真結果顯示，16×4 TCAM陣列能夠準確識別預存儲的字母圖案（P、K、U、N），在16像素圖像中保持10⁴以上的匹配/失配電阻比，64像素圖像中仍保持10³的電阻比。該系統還實現了基于密鑰的圖像安全傳輸，不同終端通過特定解碼密鑰可從相同模糊輸入中恢復出不同清晰圖像。

該研究通過仿生跨模態硬件創新，成功實現了視覺信息從感知到處理的無縫銜接。二硫化鉬浮柵晶體管陣列展現的超疊加效應和時序可塑性，為模擬生物感知提供了新途徑；而非易失性TCAM內存計算單元則突破了傳統架構的內存墻限制。這種傳感-存儲-處理一體化平臺不僅大幅降低了能耗和延遲，還為邊緣視覺智能系統的發展奠定了硬件基礎。研究成果展示了二維材料在仿生計算領域的巨大潛力，為未來低功耗人工智能硬件設計提供了重要參考。