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新聞詳情
科學(xué)家開發(fā)出仿生無人駕駛防撞探測器來源于蝗蟲的智慧
自古以來，蝗災(zāi)就對我國的農(nóng)業(yè)造成了巨大的影響。今年的蝗災(zāi)尤其嚴(yán)重，蝗群飛過，寸草不生。大規(guī)模的蝗群更是遮天蔽日，恰有一種“黑云壓城城欲摧”的氣勢。讓人費解的是，蟲群中蝗蟲個體數(shù)量極多，飛行速度快，卻沒有“交通事故”的發(fā)生，真的是給咱早晚高峰時期擁堵的交通打了個結(jié)實的巴掌。
隨著機(jī)器人在安全性、便利性和自動化程度的提高，其在交通、制造以及醫(yī)療外科等領(lǐng)域的應(yīng)用顯著增長。尤其是在自動駕駛領(lǐng)域，面對周圍車輛位置、障礙物信息與實時路況，碰撞監(jiān)測顯得至關(guān)重要。目前基于圖像處理算法的碰撞躲避模型已經(jīng)能夠使用超大規(guī)模的集成電路實現(xiàn)，然而能源消耗極大。令人震驚的是，蝗蟲、蒼蠅以及鴿子等動物體內(nèi)的碰撞監(jiān)測神經(jīng)元卻能夠讓它們在幾毫秒內(nèi)以極低的能量計算出復(fù)雜的碰撞動力學(xué)，從而安然逃生?？紤]到它們極為有限的腦資源，不得不說是一個奇跡。 鑒于此，美國賓州州立大學(xué)的SaptarshiDas課題組巧妙的將基于單層MoS2的光探測器件與浮柵晶體管型存儲器件垂直堆疊，創(chuàng)建了一個極低功耗的動態(tài)、非易失且可重構(gòu)的碰撞躲避監(jiān)測系統(tǒng)來模擬蝗蟲體內(nèi)的LGMD神經(jīng)元。該系統(tǒng)能夠及時的探測即將發(fā)生的碰撞，并以納焦耳級別的能量消耗觸發(fā)逃逸反應(yīng)。該研究以題為“Alow-power biomimetic collision detector based on an in-memory molybdenumdisulfide photodetector”的論文發(fā)表在最新一期的《Nature Electronics》上。 【碰撞躲避的神經(jīng)算法】 蝗蟲體內(nèi)的LGMD神經(jīng)元是一種獨特而復(fù)雜的神經(jīng)元，采用了分布式的計算架構(gòu)來協(xié)助處理視覺信息（圖1a），復(fù)眼中蜂窩狀的光感受器將視覺刺激轉(zhuǎn)換為電脈沖，經(jīng)過薄層，髓質(zhì)和小葉，傳送到LGMD神經(jīng)元的樹突狀扇出區(qū)。紅色區(qū)域的樹突分支接收前饋抑制，藍(lán)色區(qū)域的接收前饋激發(fā)和側(cè)抑制。研究表明，LGMD神經(jīng)元對接近物體的角大小和角速度進(jìn)行乘法運算，并通過下列方程確定放電率（firingrate）
圖1f為借鑒于LGMD神經(jīng)元的碰撞監(jiān)測器件，由興奮性的光探測器件與抑制性的存儲器件相集成，在僅存在視覺刺激時，器件表現(xiàn)出興奮性反應(yīng)（圖1g），僅存在編程刺激時，器件表現(xiàn)出抑制性反應(yīng)（圖1h），當(dāng)外部的視覺刺激和內(nèi)部的編程刺激同時出現(xiàn)時，表現(xiàn)出類似于LGMD神經(jīng)元的非單挑逃逸反應(yīng)（圖1i）。 圖1.蝗蟲體內(nèi)的碰撞躲避系統(tǒng)與人造模擬器件 【單層MoS2光探測器的性能表征】 作者采用了藍(lán)色的LED光作為光源，測試了光探測器的反應(yīng)（圖2a），同時采用了周期性的具有不同振幅的LED信號來測試光探測器件對弱光的敏感性，并對其信噪比以及能耗進(jìn)行了測試。結(jié)果表明，信噪比隨著光源信號強(qiáng)度的降低而降低（圖2b），但是能耗卻可以在保持最佳信號探測的條件下呈指數(shù)型減小（圖2c）。圖2d和e展示了汽車駕駛過程中兩種典型的碰撞場景：與車相撞和與墻相撞。在碰撞過程中，光探測器件接收到的視覺刺激持續(xù)增加（圖2f）。此外，作者還通過調(diào)節(jié)LED光源電壓上升速率來模擬物體接近的速度。速率越快，光電流的上升越快（圖2g-j）。實驗結(jié)果證明基于單層MoS2的光探測器件能夠?qū)咏奈矬w做出興奮性的反應(yīng)，這是設(shè)計碰撞躲避系統(tǒng)的關(guān)鍵。 圖2.單層MoS2光探測器件對接近物體的響應(yīng) 【光探測器-浮柵晶體管集成電路的動態(tài)閾值電壓工程】 要模擬LGMD神經(jīng)元的逃逸反應(yīng)，還需要浮柵晶體管器件的協(xié)助。圖3a和b顯示了該集成電路在不同幅值的編程刺激下的轉(zhuǎn)移曲線，幅值越大，閾值電壓越高。這一現(xiàn)象主要源于柵極偏壓對p++-Si/TiN/Pt界面形成的肖特基勢壘的影響（圖3c）。作者還對該集成進(jìn)行了不同幅值的編程刺激，并讀取其輸出電流（圖3d-g）。結(jié)果表明，電流隨時間呈單調(diào)降低趨勢，證實該施加于柵極的編程刺激可以模擬抑制性反應(yīng)。此外，這種由編程刺激引入的抑制性反應(yīng)能耗極低（500 飛焦耳，Vp=7.5 V），是碰撞躲避系統(tǒng)能夠成功避免碰撞的關(guān)鍵。 圖3.碰撞躲避系統(tǒng)的抑制性響應(yīng)
通過結(jié)合光探測器的興奮性反應(yīng)和浮柵晶體管器件的抑制性反應(yīng)，作者成功重現(xiàn)了LGMD神經(jīng)元的逃逸反應(yīng)。在編程刺激背景下（抑制性反應(yīng)）集成器件對不同視覺刺激的電流輸出情況如圖4a所示。輸出電流達(dá)到最小值的拐點（時間）由施加在LED光源上的電壓上升速率（目標(biāo)接近的速度）決定。作者還測試了集成器件對物體不同接近速度所需的碰撞時間（圖4b）和避免碰撞的能耗(圖4c)進(jìn)行了表征，結(jié)果表明，該集成器件總能監(jiān)測到即將發(fā)生的碰撞，并以極低的能量（皮焦耳至納焦耳級別）觸發(fā)逃逸反應(yīng)。 圖4.重現(xiàn)LGMD神經(jīng)元的逃逸反應(yīng) 【仿生碰撞躲避探測器模型】 為了加強(qiáng)實驗結(jié)果與仿生碰撞躲避探測器的興奮性光響應(yīng)、抑制性編程響應(yīng)和非單調(diào)的逃逸響應(yīng)的物理根源之間的相關(guān)性，作者設(shè)計了一個虛擬源模型對實驗結(jié)果進(jìn)行擬合與模擬。結(jié)果如圖5所示（a-f為實驗數(shù)據(jù)擬合，g-j為模擬數(shù)據(jù)）。值得關(guān)注的是，盡管實驗數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)高度擬合，該仿生碰撞躲避探測器件相較于LGMD神經(jīng)元仍存在不足，如 1. 器件僅使用了視覺刺激的一個特征，即物體接近的速度。 2. 單個器件僅能監(jiān)測到即將發(fā)生的碰撞，但不能確定碰撞物體接近的方向。 3. 如果視覺刺激不足以抵消編程刺激，該器件可能無法監(jiān)測到弱光強(qiáng)且移動緩慢的物體的接近。 圖5.仿生碰撞躲避系統(tǒng)的理論模型與實驗數(shù)據(jù)擬合 總結(jié)：作者通過將基于單層MoS2的光探測器件與浮柵晶體管型存儲器件相集成，成功重現(xiàn)了蝗蟲體內(nèi)LGMD神經(jīng)元的生理功能。這種內(nèi)存內(nèi)（in-memory）特定任務(wù)計算與感知方法將大大推動無人駕駛領(lǐng)域低成本低能源的碰撞躲避系統(tǒng)的發(fā)展。
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