拒絕選擇困難癥，AI幫你挑衣服！

出品：科普中國(guó)

作者：吳孝嵩（中國(guó)科學(xué)院福建物質(zhì)結(jié)構(gòu)研究所）

“嘿，AI，今晚有個(gè)約會(huì)，幫我挑一套衣服吧！”

(資料圖)

“好嘞主人！”

……

這個(gè)場(chǎng)景現(xiàn)在不僅能出現(xiàn)在科幻電影里，也能真實(shí)發(fā)生了！

2023年1月28日，中國(guó)科學(xué)院福建物質(zhì)結(jié)構(gòu)研究所黃偉國(guó)研究員團(tuán)隊(duì)和香港大學(xué)王中銳教授團(tuán)隊(duì)發(fā)表了一項(xiàng)文章，該文章介紹了一種新型的光電材料和器件，可用于實(shí)現(xiàn)Al代替人腦識(shí)別不同時(shí)尚服裝的目標(biāo)。

AI挑衣服的第一步：“感算一體”

這項(xiàng)技術(shù)類似于一個(gè)可穿戴的人造眼睛，能夠感知識(shí)別各類圖像。如果能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)，將為未來(lái)的人工智能科技發(fā)展開創(chuàng)新的局面。

那該如何實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)呢？首先是對(duì)材料有目的性的設(shè)計(jì)。

人類視網(wǎng)膜能夠感知光信號(hào)、收集并預(yù)處理各類動(dòng)態(tài)圖像，為下一步的視覺(jué)認(rèn)知過(guò)程提供便利。要想讓AI擁有視覺(jué)智能，也需要實(shí)現(xiàn)類似的功能。然而，傳統(tǒng)硅視覺(jué)芯片的信號(hào)感知、存儲(chǔ)和處理單元相互獨(dú)立，它們之間的數(shù)據(jù)傳輸和模數(shù)轉(zhuǎn)換會(huì)產(chǎn)生大量能耗并限制計(jì)算速度。而且，隨著摩爾定律的減速，這種限制會(huì)變得更加嚴(yán)重。

因此，探索新的技術(shù)路線，開發(fā)新型光電材料和器件，賦予其“感知和計(jì)算一體化”的特性，對(duì)實(shí)現(xiàn)低功耗、高計(jì)算速度的邊緣計(jì)算器件具有重要的意義。

優(yōu)秀的半導(dǎo)體材料可以擁有“記憶”

感知和計(jì)算一體化，首先要實(shí)現(xiàn)“感知”，即瞬態(tài)記憶行為。

研究人員提出了一種材料-算法協(xié)同設(shè)計(jì)策略，開發(fā)出一種具有高效激子分離和空間電荷傳輸特性的半導(dǎo)體聚合物(p-NDI**)。**

圖1 p-NDI薄膜的形貌分析

（圖片來(lái)源：參考文獻(xiàn)）

通常情況下，光照射到半導(dǎo)體上時(shí)，半導(dǎo)體中會(huì)產(chǎn)生一些激子，一個(gè)激子是一個(gè)電子和一個(gè)空穴的復(fù)合體（圖1i），激子分解后產(chǎn)生的電子參與電荷傳輸，從而導(dǎo)致光電流增大。

然而，由于庫(kù)侖力的作用，電子和空穴最終會(huì)束縛在一起發(fā)生湮滅，使得參與p-NDI半導(dǎo)體電荷傳輸?shù)碾娮勇郎p少，導(dǎo)致電流慢慢減小（圖1k），形成瞬態(tài)記憶行為。

圖2 傳統(tǒng)半導(dǎo)體和p-NDI的光電流響應(yīng)比較，以及傳感器端RC系統(tǒng)的詳細(xì)半導(dǎo)體設(shè)計(jì)原理

（圖片來(lái)源：參考文獻(xiàn)）

從上圖可以看出，常見(jiàn)的半導(dǎo)體制備的晶體管在除去光照以后，電流立刻恢復(fù)到初始值或者幾乎沒(méi)有光電流。

而基于p-NDI制備的晶體管在除去光照后，其電流隨時(shí)間呈非線性減小的特性，形成了一種瞬態(tài)記憶行為，類似于人腦記憶中的一種記憶類型。比如，我們看到某件服裝，它會(huì)在我們腦中短暫停留，然后慢慢消失，這一過(guò)程就是瞬態(tài)記憶。

這些特性對(duì)于光信號(hào)預(yù)處理和光電傳感器進(jìn)行“儲(chǔ)池計(jì)算”至關(guān)重要。

研究人員通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析表明，p-NDI具有較規(guī)整面外取向，及較差的面內(nèi)取向，這樣的結(jié)構(gòu)既保證了有效的空間電荷傳輸，也控制了電子和空穴在空間上復(fù)合的速度（圖1i）。所有這些特性促成了基于p-NDI的晶體管出色的光響應(yīng)行為和瞬態(tài)記憶特性。

視覺(jué)芯片的誕生

圖3光學(xué)多任務(wù)學(xué)習(xí)示意圖

（圖片來(lái)源：參考文獻(xiàn)）

圖4 使用 DVSGesture128 數(shù)據(jù)集進(jìn)行基于事件的視頻分類

（圖片來(lái)源：參考文獻(xiàn)）

研究人員利用上述半導(dǎo)體材料制備了具有多任務(wù)識(shí)別能力的“儲(chǔ)池計(jì)算”神經(jīng)視覺(jué)芯片（圖4）。經(jīng)過(guò)數(shù)次模擬、實(shí)踐與驗(yàn)證后，該“儲(chǔ)池計(jì)算”器件對(duì)手寫字母、數(shù)字和服裝的識(shí)別率分別為98.04%、88.18%和91.76%。此外，對(duì)不同動(dòng)態(tài)手勢(shì)（揮左手、揮右手和鼓掌）的識(shí)別率更是高達(dá)98.62%（圖4）。

這項(xiàng)技術(shù)不僅克服了傳統(tǒng)傳感計(jì)算系統(tǒng)產(chǎn)生大量能耗的瓶頸，而且也提供了一個(gè)有前景的材料-算法協(xié)同設(shè)計(jì)策略，用于可穿戴、價(jià)格適宜且具有多任務(wù)學(xué)習(xí)能力的高效光子神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)。

那么這些科技設(shè)計(jì)和我們實(shí)際生活有什么關(guān)聯(lián)呢？

看起來(lái)很“高大上”，但其實(shí)，它們與我們的日常生活密不可分，讓我們的生活更加便利。例如，對(duì)于視力有缺陷的人來(lái)說(shuō)，人造視覺(jué)芯片無(wú)疑可以幫助他們重新“看”清世界，擺脫生活中因視力缺陷造成的各種困擾。感算一體的視覺(jué)芯片還可以利用其強(qiáng)大的計(jì)算能力，快速判斷路況，為無(wú)人駕駛提供更多的保障。當(dāng)然，還有很多其他的應(yīng)用場(chǎng)景……

小結(jié)

在材料與算法的協(xié)同之下，在并不遙遠(yuǎn)的未來(lái)，我們真的有可能擁有能夠幫我們挑選衣服的AI管家，這么一想確實(shí)還有點(diǎn)兒小激動(dòng)呢！

注：本文相關(guān)研究已發(fā)表在Nature Communications上，論文標(biāo)題為Wearable in-sensor reservoir computing using optoelectronic polymers with through-space charge-transport characteristics for multi-task learning。

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