据中国激光杂志社网，于2024年03月08日报道，人工视觉系统通常由传感单元和处理单元组成，前者的功能是将视觉输入感知为数字图像，后者是实时图像处理。尽管传统的前端图像处理器可以实现高性能的图像传感，但由于其光电转换能力较为单一，不可避免地会产生大量冗余数据，导致后端处理器负担任务增加。此外，后端处理器基于传统的冯·诺依曼架构，因其内存和计算单元存在物理上的分离，面临着功耗过大、计算效率不足等问题。但是人工视觉系统能够凭借视网膜对视觉输入进行分层生物结构预处理以消除冗余信息，在视觉信息处理方面具有低功耗、高效率的优势。
电子科技大学王军团队设计了一种基于垂直堆叠石墨烯/聚乙烯亚胺（PEIE）体异质结的光子突触晶体管（PST），其具有高光敏性和可见光到近红外（488–1310nm）的光学可调突触特性。而且这种新型PST能够在光强控制的无记忆和长记忆两种模式间切换，在其构成的视觉传感器中实现了处理时间低至30ms的高速图像噪声过滤、并显著提高了图像识别率和准确性。该成果以“Photonic Synaptic Transistor with Memory Mode Switching for Neuromorphic Visual System”为题发表在Laser & Photonics Reviews。
人类大脑感知到的外部信息有80%都是通过视觉系统获得的，可以说视觉系统是我们获取外部环境信息最重要的途径。人类视觉系统对外部视觉信息的感知和处理过程如图2所示。首先，视网膜中的光感受器和水平细胞对输入的视觉信号进行感知和预处理；然后，经过处理的视觉信息通过视神经传输到大脑中的视觉皮层进行后处理，该过程依赖于基于突触的神经网络。
正是受到人类视觉系统的启发，研究团队提出一种石墨烯/PEIE异质结的PST，用于实现视网膜形态图像预处理和神经形态图像后处理。在该器件中，石墨烯薄膜控制水平方向的载流子传输，PEIE薄膜作为电子传输层和空穴阻挡层来控制垂直方向的电荷传输。光敏层由有机材料PTB7-Th、COTIC-4F和 PC71BM 构成的本体异质结薄膜构成，它具有从可见光到近红外的宽带光吸收能力。这种新型PST凭借独特的电荷传输行为来进行光强受控的无记忆（光强低于阈值光强）和长记忆（光强高于阈值光强）模式切换，从而实现高速图像噪声滤波。因此，它能够实时提取关键特征信息，并将其输入到后续的人工神经网络中进行高效处理。
生物神经网络进行信息处理的基础是通过生物突触调节相邻神经元之间的信号传递。研究人员借助光刺激对PST进行光编程，并输出光可调电流以模拟各种基本突触特性比如抑制性突触后电流、配对脉冲抑制等。实验数据表明，PST配对脉冲抑制中的特征弛豫时间尺度能够做到与生物突触相类似；并且它还能实现宽带频谱（650-1064 nm）的可调抑制性突触后电流，从而提高了信息处理的多样性，有效拓展了机器视觉应用场景。
结合PST的快速图像过滤和图像识别功能，研究人员构建了基于PST的神经形态视觉系统（NVS）来模拟人类视觉系统（图4）。NVS由用于图像预处理的PST视觉传感器和用于图像后处理的PST连接人工神经网络组成。经过20个训练周期后，对于噪声强度为47%的真实图像，处理后图像的识别率从42.4%提高到88.6%。而对于噪声强度小于24%的真实图像，处理后的识别准确率可以提高到92.1%。研究表明，经过PST前端图像噪声过滤和视觉传感器可以有效提高PST连接的人工神经网络后端的图像识别效率和准确性，证明PST在开发生物仿生视觉系统方面拥有巨大潜力。
该研究基于石墨烯/有机异质结PST模拟了人类视觉系统的基本特性，为提高生物仿生神经形态视觉系统的信息处理速度提供了新方案，在机器视觉、人工智能等领域具有广泛的应用价值。
