مواد ثنائية الأبعاد تُمكّن عصبونات ضوائية موفرة للطاقة لرؤية عصبية تشبه الدماغ

طوّر العلماء دمجًا متجانسًا لعصبونات ضوئية قائمة على مواد ثنائية الأبعاد ومشابك فيرروكهربائية، مما يمكّن شبكات عصبية نبضية داخل الحساسات لمعالجة الرؤية الديناميكية بكفاءة طاقة عالية وسرعة فائقة. يعالج هذا التقدم احتياجات الحوسبة الطرفية في أنظمة الرؤية، حيث تفشل الهياكل التقليدية في تلبية متطلبات الطاقة.

يُعد هذا التطوير حاسمًا للبيئات المقيدة طاقيًا مثل الأجهزة القابلة للارتداء والمركبات الذاتية القيادة، إذ يقلل معالجة البيانات البصرية محليًا من التأخير وعبء النطاق. بتقليد العمليات العصبية البيولوجية، توفر هذه الهياكل كفاءة تفوق أنظمة السيليكون، مما قد يقلص استهلاك الطاقة في مهام الرؤية الذكية. وعلاوة على ذلك، يفتح آفاقًا لأجهزة عصبية قابلة للتوسع تعمل بضوء الطيف الطبيعي، دون الحاجة إلى ليزر مكلف.

يعتمد النظام على مواد ثنائية الأبعاد الرقيقة ذراتيًا مثل MoS2 وWS2 وh-BN لمعالجات ضوئية عشوائية الوصول (ORAMs) وأجهزة مشابك. تجمع العصبونات الضوئية بين ترانزستورات ضوئية شفافة ومُعدّلات بلورات سائلة، محققة تعديلًا غير خطي لسعة الضوء غير المتسق عبر نطاق واسع مع خسارة فوتونية بنسبة 20% فقط وعتبة منخفضة تبلغ 56 μW/cm². توفر المشابك الفيرروكهربائية تخزينًا غير متطاير متعدد البتات، مع نسب ON/OFF عالية وتحمل، مدفوعة بآليات احتجاز الشحنة وتشكيل خيوط موصلة.

• استجابة عريضة النطاق: تغطي أطوال موجية مرئية، مثالية للإضاءة الواقعية.
• استهلاك طاقة منخفض: 69 fJ لكل تنشيط فوتوني، أقل بكثير من الأنظمة التقليدية.
• التكامل: هياكل متراكبة تمكّن مسارات تغذية أمامية ضوئية وتغذية راجعة إلكترونية لشبكات فائز يأخذ الكل.

مقارنة بالبدائل مثل الأكاسيد أو البيروفسكايت، تتفوق ORAMs الثنائية الأبعاد في الاستجابة والاحتفاظ والكفاءة، مع حاجة لخفض جهد البرمجة.

تخيّل كاميرا هاتف ذكي تستخدم مصفوفة عصبونات بـ10,000 بكسل لتقليل الوهج من مصابيح السيارات ليلاً، محافظة على تفاصيل المشاة مع حجب الضوء الساطع. مدمجة في أنظمة التصوير، تعالج الضوء الطبيعي غير المتسق محليًا، مما يعزز السلامة للسائقين البشريين في ظروف سيئة الإضاءة.

في سياق متصل، قد تُسلسل هذه المصفوفات مع معالجات ضوئية انعراجية لبناء شبكات ضوئية غير خطية كاملة للتصوير الحسابي، ممتدة إلى الأمن والرؤية الآلية. مع نضج التصنيع على مقياس الخصائص، قد تقود أنظمة عصبية ثنائية الأبعاد الذكاء الاصطناعي التالي، محلاً تحديات التجميع غير الخاضع للإشراف والتحسين التوافقي بأمان بيولوجي. تبقى التحديات في التوسع وتحسين الجهد، لكن الخارطة الطريق تشير إلى أجهزة مستوحاة من الدماغ قابلة للتطبيق.

تاريخيًا، تطورت مواد 2D من خصائص معزولة في MoS2 والفوسفور الأسود إلى ORAMs مدمجة، مع تراكبات حديثة تمكّن عصبونات ميمристيفية. تشير تراكبات ORNL الملفوفة إلى خصائص حرارية قابلة للضبط لكفاءة أعلى. هذا يضع تقنية 2D في صدارة الحوسبة الموفرة للطاقة.