LBIC微纳光电流成像测试系统在模拟人类的触觉和视觉多感官行为的应用

分享一篇来自西安电子科技大学王利明课题组的新研究成果，本文以“Simulating tactile and visual multisensory behaviour in humans based on an MoS2 field effect transistor”为题发表于期刊Nano Research，原文链接：doi.org/10.1007/s12274-023-5467-7。希望对您的科学研究或工业生产带来一些灵感和启发。

关键词：视觉，触觉，多感官系统，运动场景

正文

生物感官知觉能够检测外部环境信息，包括视觉、触觉、听觉、味觉和嗅觉。这些信息通过神经网络中突触连接的强度实时集成、记忆和处理，以调节内部状态，对维持人类正常行为至关重要。人工仿生电子学具有在人工智能芯片中应用的潜力，已经开发出模仿人类感官的系统，如电子眼睛、鼻子、舌头和喉咙。然而，这些设备无法模拟人类对真实世界外部环境的反应，因为通常的行为需要多感官协同。因此，模拟行走时视觉和触觉感觉的协同作用对于开发更真实和高效的类人机器至关重要。

本文中，作者们开发了一种简单、直接且成本低廉的方法来创建一种触觉和视觉的人工多感官集成神经系统，通过连接压阻器和石墨-MoS2-石墨（Gr-MoS-Gr）场效应晶体管（FET）。该系统不仅单独通过压力和光学刺激模拟突触可塑性行为，而且在协同效应的刺激下表现出比单一感官模拟时更强的感知能力。通过改变压力的幅度、压力的频率和光信号的强度，模拟了平坦或粗糙的道路、行走或跑步的运动状态以及白天或夜间的外部照明环境。另外，通过结合上述刺激条件，设计并成功模拟了一系列可区分的日常生活场景，展示了该设备在多感官集成仿生系统中的应用潜力。

这项工作为开发人工多感官提供了新的途径，并为人工智能的发展提供了新的视角、见解和实际结果。尽管多感官协同功能的应用尚未被充分探索，但本文的研究为多感官集成的进一步发展提供了重要的一步。

图1 人工多感官神经系统的仿真。(a)人类行走时视觉和触觉传入神经的信息整合示意图。视觉信息是由眼睛从外光感知到的，而脚皮肤传感器从道路压力反馈中获得了触觉信息。(b)一种基于压电电阻器和突触晶体管的人工视觉和触觉整合感知示意图。(c)多感官整合神经形态电路的等效电路图。

图1(a) 描述了生物体如何通过神经系统整合视觉和触觉信息以协调活动。人类视觉系统接收光学信号并处理，但视觉范围有限，因此走路时无法通过视觉获取脚下道路信息。此时，触觉感知变得至关重要，脚部受体检测触觉信号，并通过神经传输至大脑处理。在黑暗中或对盲人而言，触觉尤为重要。(b) 展示了一种人工多感官神经网络系统，它结合了压阻器和二硫化钼(MoS2)场效应晶体管(FET)。压阻器模拟皮肤传感器，将压力转换为电信号，而MoS2通道作为视觉传感器，将光学信息转换为电流。两者结合模拟人类视觉和触觉整合。(c) 展示了一个人工神经系统的等效电路图，它合成视觉和触觉单元。通过调节光学和压力信号的频率和幅度，可以模拟不同的活动场景，实现类似人类的感知整合。

图2 MoS2 FET的滞后性和光学响应特性。(a) Gr-MoS2-Gr FET的光学显微镜图像。插图：一个木块的光学图像和一个压电电阻器。转移特性在不同背栅电压扫描范围下的滞后性在(b)二氧化硅和(c)PMMA衬底上。插图：(c) PMMA衬底上MoS2晶体管的能量带示意图。在(d)负门极电压偏置和(e)正门极电压偏置时的能带图。(f) MoS2 FET在源极-漏极偏置为+1 V时的光电流映射。激光束(λ=532 nm，P=0.25 mW)通过物镜聚焦到大约5 μm的斑点大小。

光电流二维扫描对于研究光电流的起源来说十分重要，图2(f)中的二维扫描使用卓立汉光公司DSR500系统完成。图2(f)显示了在+1V漏极电压偏置下MoS2 FET的光电流映射，光电流信号主要来自两个石墨电极之间的MoS2通道。这种现象表明，肖特基结的势垒很小，可以有效地收集光生载流子。

图3基于MoS2场效应晶体管的光学(532nm)信号触发的突触特性。栅极和漏极电压偏置分别为0和1V。(a)设备由不同功率强度的单个光脉冲触发时，ΔPSCs（Δ表示变化，PSCs表示突触后电流）的变化。(b)设备的PPF-ΔT拟合曲线。插图显示了由两个连续的光尖峰触发的PPF响应(强度为23.6mW/cm)，其ΔT为300ms。(c)MoS2 FET的EPSC随尖峰数量的变化。(d)设备在不同的光学强度下以1Hz的频率被10个脉冲触发时的ΔPSCs。

图4展示了人类行走时MoS2的场景设计和模拟。（a）顶部：FR和RR在夜晚行走的场景示意图。底部：MoS2 FET的ΔPSCs。（b）顶部：FR和RR在白天行走的场景示意图。底部：MoS2 FET的ΔPSCs。（c）顶部：FR和RR在白天的跑步场景示意图。底部：MoS2 FET的ΔPSCs。

总结

总的来说，本研究通过连接压电电阻器和二硫化钼场效应晶体管，构建了一种触觉和视觉多感官整合神经系统。作者有效地展示了光学或压力信号模拟下的突触特性以及协同刺激，后者导致更明显的感知特征，类似于生物系统。协同刺激下的突触后电流是光和压力信号单独作用下的8.4倍和2.4倍。此外，作者们还设计和验证了各种可区分的日常场景，通过改变振幅、频率和光强度来模拟道路平坦度(平坦或粗糙)、运动状态(步行或跑步)和天气条件(白天或晚上)。

在这其中，在场景6（白天在粗糙路面上跑步）的ΔPSG是场景1（晚上在平坦路面中行走）的32倍，从而得到了一个可靠的对比。因此，基于FET器件的人工多感官集成系统对于实现人工智能中类似人感的感知至关重要，例如用于替代神经假体、植入/可穿戴智能电子和下一代机器人自主导航等神经网络应用。

西安电子科技大学王利明老师简介

王利明，副教授，获复旦大学理学博士学位。从2012年开始长期从事硅基半导体材料、光电子器件及新型多功能芯片应用研究。现为西安电子科技大学微电子学院硕士生导师。以*一作者或通讯作者在Advanced Functional Materials、ACS Nano、Nano Research等国际期刊发表论文30余篇，主持及参与科技部重点研发计划、自然基金重点项目、国防预研项目等省部级以上项目十余项，授权国际、国家发明十余项。获选陕西省科技协会青年人才托举计划。

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