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Materials Horizons: Intelligent matter endows reconfigurable temperature and humidity sensations for in-sensor computing
成果简介
传感器内计算（In-sensor computing）可以将集成器件的计算和传感功能有机结合。这项技术可能变革传统人工智能构架，显著提高系统的传感和运算速度，降低能量消耗。
加拿大滑铁卢大学Y. Norman Zhou和Yimin A. Wu课题组及其合作者围绕阻变存储器 (Resistance Random Access Memory), 神经形态学计算 (Neuromorphic Computing)。传感器内计算（In-sensor computing）和人工智能 (Artificial Intelligence)开展了一系列创新研究。相关研究发表于Materials Horizons (DOI: 10.1039/D2MH01491B)，Nanoscale Horizons (Nanoscale Horiz., 2022, 7, 299-310), Nano Energy (Nano Energy 75 (2020) 104938), ), Nano letters (Nano Letters 2019 19 (9), 6461-6465), ACS Applied Materials & Interfaces (ACS Appl. Mater. Interfaces 2020, 12, 54243−54265), Advanced Electronic Materials (Adv. Electron. Mater. 2022, 2200449)。
最近在传感器内计算领域取得新进展，结果以“Intelligent matter endows reconfigurable temperature and humidity sensations for in-sensor computing”为题发表于高水平期刊Materials Horizons。本文首次提出利用功能层中有无导电细丝实现可控的传感功能。以温度为例，没有导电细丝（器件为高组态）时，电阻温度系数为负值。有导电细丝时（器件为低组态），电阻温度系数为正值。器件中有无导电细丝时对湿度的敏感特征也有所不同，因此可逆的高低组态转变可以实现可重构的传感功能。此技术可用于发展具有环境适应功能的智能机器人。
Figure 1. Conceptual illustration of intelligent matter with reconfigurable temperature and humidity sensations.
图文导读
基于导电细丝的忆阻器具有存储窗口大、响应速度快、存储时间长等特点。施加电压在活性层（Active layer）中引入导电细丝，施加反向电压将导电细丝溶解，从而实现可逆的高低电阻转变。Figure 2a为典型的I-V测试曲线，器件可以实现明显的高低电阻转变。 Figure 2b为耐力测验，器件可是稳定操作超过5000次。Figure 2c和Figure 2d为电阻随温度和湿度变化曲线。实验数据证明功能层中有无导电细丝时具有不同的温度和湿度传感特征。
Figure 2. (a) Direct current switching cycle test. (b) The endurance of the device. (c) Conductance changes (LRS and HRS) under different temperatures. (d) Conductance changes (LRS and HRS) under different humidity levels.
该器件可用于智能皮肤和传感器内计算（In-sensor computing）的应用。如图Figure 3a 和Figure 3b所示，集成的器件可以重构靠近点热源时的温度分布图谱。由于该智能器件具有可调控的温度传感功能，因此可以实现不同的工作模式，具有不同的敏感度。并且该器件可以构建神经网络（Figure 3c）用于深度学习算法。由于湿度可以调控神经网络中突触的兴奋抑制，从而实现计算结果的调控（Figure 3d）。这种湿度调控神经网络行为的特征可以模拟生物对外界环境变化的适应性。
Figure 3. In-sensor computing. (a) Schematic diagram of the intelligence skin with tunable thermal sensitivities. (b) 1. The thermal transmission distribution on the surface of artificial skin from a point heat source. 2-3. The output distribution on the artificial skin in the LRS model, HRS model, and LRS&HRS model respectively. (c) Schematic diagram of ANN for in-sensory neuromorphic computing for pattern recognition. (d) Neuromorphic computing accuracy under different humidity levels.
文献信息
Tao Guo, Jiawei Ge, Yixuan Jiao, Youchao Teng, Bai Sun, Wen Huang, Hatameh Asgarimoghaddam, Kevin Musselman, Yin Fang, Norman Zhou and Yimin A. Wu. "Intelligent matter endows reconfigurable temperature and humidity sensations for in-sensor computing." Materials Horizons (2023).
论文链接: DOI https://doi.org/10.1039/D2MH01491B
作者简介
该工作由加拿大滑铁卢大学、南京航空航天大学、西安交通大学、南京邮电大学，浙江大学，新加坡南洋理工大学合作完成，滑铁卢大学机械工程系为第一通讯单位。滑铁卢大学机械工程系博士生郭涛为该论文的第一作者。通讯作者为滑铁卢大学Y. Norman Zhou教授和Yimin A. Wu教授。
通讯作者简介
周运鸿 (Y. Norman ZHOU) 教授现为滑铁卢大学机械与机电工程系终身教授、Tier-I Canada Research Chair、加拿大工程院院士、美国金属学会会士、Scientific Reports、Acta Metallurgica Sinica (English Letters) 和Nano-Micro Letters 的编委, 《中国机械工程》国际编委，是材料加工领域的国际知名学者。主要从事先进材料连接（包括微纳连接）的工艺、基础理论及应用的研究。其研究领域还涉及纳米材料及器件，如忆阻器、人工突触、新型能源材料及系统研究。发表了700多篇期刊论文和多部著作，谷歌学术引用超过21000次，H指数76。培养了100多名硕士研究生、博士研究生和博士后研究人员。
吴一民（Yimin A. Wu）教授目前为加拿大滑铁卢大学机械与机电工程系和滑铁卢纳米研究所助理教授，材料界面中心（Materials Interfaces Foundry）主任。博士毕业于牛津大学材料系，获材料学博士，随后在加州伯克利大学和劳伦斯伯克利国家实验室从事博士后研究，之后加入阿贡国家实验室纳米中心，美国能源部能源存储联合研究中心，和伊利诺伊大学任研究助理教授，2019年7月加盟加拿大滑铁卢大学。已发表SCI收录论文70余篇，其中包括Nature, Nature Energy, Nature communications, Nano Energy, ACS Nano, Nano Letters, JACS, Angewandte Chemie等期刊。吴一民博士的研究曾被加拿大通讯社，加拿大广播新闻，英国独立报，BNN彭博社，法国科学杂志等媒体的广泛报道。课题组网站：https://uwaterloo.ca/materials-interface-foundry/
课题组招聘从事光电还原二氧化碳，氮气合成氨，类人脑运算，柔性电子器件，钙钛矿太阳能电池方向的硕士，博士，博士后，访问学者。请感兴趣的同学将简历、未来研究兴趣及入职时间，以“申请位置（硕士、博士、博后、或者访问学生/学者，+姓名”为标题发到yimin.wu@uwaterloo.ca）
论文链接：https://doi.org/10.1039/D2MH01491B
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