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福州大学工团队作-奇材馆整理
【文章概述】
感觉神经元将多种感觉输入整合到一个综合感知系统中,以监测复杂的环境,从而极大地影响我们对世界的感知。因此,用电子设备模拟感知学习能力对于开发用于软生物机器人、人机接口和机器人假肢的人工感知系统具有重要意义。在现实的生物系统中,来自不同感觉流的信息通常被整合到一个综合知觉中,以消除对外部刺激和快速反应的区分,这称为多感觉集成。当多个感觉刺激同时出现时,人类表现出比单独的单一感觉刺激更高的灵敏度,因为它允许大脑在外部复杂环境中减少噪声和不确定性。然而,到目前为止,大多数报道的工作只集中在相对复杂的结构中的单一感觉模态,真正实现这种模拟多个感知模式的电子设备,特别是关于多感知集成的协调行为的报道还很少。
【成果简介】
福州大学陈惠鹏研究员团队首次提出了无铅钙钛矿(Cs2AgBiBr6)量子点,将柔性摩擦电纳米发电机(TENG)与有机光合作用晶体管相结合,构建了具有触觉和象征性感知行为的人工多感知整合神经系统。同时,该系统首次精确地模拟了生物感知系统中多感知整合的主要原则-逆效应和时间一致性。模式识别结果表明,多感官融合识别的准确率明显高于单一感官识别,与生物系统的识别结果一致。在此基础上,设计并演示了TENG驱动的3×3像素人工光合作用电路阵列,用于极端环境下各种物体的识别,进一步验证了多感知集成的优越性,提高了图像对比度,提高了后续模式识别的准确性,并具有环境适应性。这项工作为在神经形态感知和神经形态计算中发展人工多感知整合神经提供了新的视角,对未来的人机交互、复杂的机器人假肢和神经机器人系统具有重要的意义。该材料符合奇材馆理念,后续开发值得期待!
【图文导读】
图1a展示了生物多感觉整合神经系统,而我们的人工多感觉整合神经(AMIN)系统如图1b所示。具有微图案化PDMS摩擦层的柔性TENG起皮肤感受器的作用,而浮栅晶体管的Cs2AgBiBr6量子点起视网膜感受器的作用,将外部触觉和光刺激转化为电信号。然后,突触前信号来自浮栅晶体管中的栅极(突触前神经元1)和浮栅(突触前神经元2),然后在漏源(突触后神经元)中积分并转换为通道电流,类似于生物兴奋性突触后电流(EPSC)。浮栅晶体管的功能相当于突触。然后,突触晶体管诱导与刺激模式相对应的特定突触权重调制。此外,机械(光)脉冲的宽度可以调整,以适应自然神经系统。
图1:(a)受压力和光照刺激的生物多感官整合神经系统
(b)基于摩擦电纳米发电机和突触浮栅晶体管的人工多感觉整合神经装置
图2:(a)直线电机在不同压力下的输出性能
(b)不同外压(压力=0.13,0.51,1.05,1.48,1.98,2.35N,脉宽200ms)和不同触摸时间(脉宽=30,50,100,200,300ms,应力=1.05N)的EPSC
(c)PPF指数与两个不同持续时间的连续触觉尖峰的比较
(d)施加10、20、30和40个机械脉冲,作为脉冲数的函数的EPSC
(e)分别作为30个正脉冲和30个负脉冲的照明和触摸的函数实现的可控长期增强(LTP)和长期抑制(LTD)
(f)在0.131N的固定压力下,EPSC与100、200、300和400ms的曝光时间的关系
(g)四种不同波长的光刺激下的EPSC随光强的增加而增强
(h)PPF指数与两个不同持续时间的连续光脉冲的关系
(i)通过施加不同的光脉冲作为脉冲数的函数的EPSC
图3:(a)在不同光强的黑暗和光照条件下,30个连续机械脉冲的AMIN器件的EPSC
(b)分别在有无触摸的情况下由不同数量的外加光输入所刺激的EPSC
(c)在光、压力、双峰和总和(光+压力)输入下,PSC值分别作为刺激强度的函数
(d)突触后重量与光和压力输入时序的关系示意图
(e)EPSC响应两个时空相关的光和压力刺激,时间间隔分别为-200、0和200ms
(f)突触重量随ΔT的变化范围为-3~3s,蓝线为指数拟合曲线
图4:(a)人工神经网络原理图
(b)绘制具有不同感觉突触权重的图像,随着学习时代的增加而更新
(c)基于AMIN器件的MLP模拟器对图标感觉、触觉感觉和多感觉整合的识别精度
图5:(a)物体在弱光或强光环境中的示意图,可通过单一的图标或视觉识别,并辅以触觉
(b)3×3像素阵列在低强度(20μW/cm2)下识别低强度(40μW/cm2)图像的时变PSC分贝水平
(c)和高强度(30 mW/cm2)识别高强度图像(50 mW/cm2)时的PSC分贝水平
(d)暗环境和强光环境下推入后图像对比度增强情况总结
【论文信息】
Artificial Multisensory Integration Nervous System with Haptic and Iconic Perception Behaviors |
Nano Energy (IF=16.602) |
Pub Date : 2021-03-15 |
https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2021.106000 |
Xiaomin Wu, Enlong Li, Yaqian Liu, Weikun Lin, Rengjian Yu, Gengxu Chen, Yuanyuan Hu, Huipeng Chen, Tailiang Guo |
Institute of Optoelectronic Display, National & Local United Engineering Lab of Flat Panel Display Technology, Fuzhou University |
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