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A Heterogeneously Integrated Spiking Neuron Array for Multimode‐Fused Perception and Object Classification

计算机科学 人工智能 材料科学 记忆电阻器 神经形态工程学 卷积神经网络 多模光纤 计算机视觉 模式识别(心理学) 人工神经网络 电子工程 光纤 工程类 电信
作者
Jiaxue Zhu,Xumeng Zhang,Rui Wang,Ming Wang,Pei Chen,Lingli Cheng,Zuheng Wu,Yongzhou Wang,Qi Liu,Ming Liu
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:34 (24) 被引量:99
标识
DOI:10.1002/adma.202200481
摘要

Multimode-fused sensing in the somatosensory system helps people obtain comprehensive object properties and make accurate judgments. However, building such multisensory systems with conventional metal-oxide-semiconductor technology presents serious device integration and circuit complexity challenges. Here, a multimode-fused spiking neuron (MFSN) with a compact structure to achieve human-like multisensory perception is reported. The MFSN heterogeneously integrates a pressure sensor to process pressure and a NbOx -based memristor to sense temperature. Using this MFSN, multisensory analog information can be fused into one spike train, showing excellent data compression and conversion capabilities. Moreover, both pressure and temperature information are distinguished from fused spikes by decoupling the output frequencies and amplitudes, supporting multimodal tactile perception. Then, a 3 × 3 MFSN array is fabricated, and the fused frequency patterns are fed into a spiking neural network for enhanced tactile pattern recognition. Finally, a larger MFSN array is simulated for classifying objects with different shapes, temperatures, and weights, validating the feasibility of the MFSNs for practical applications. The proof-of-concept MFSNs enable the building of multimodal sensory systems and contribute to the development of highly intelligent robotics.
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