受生物启发的宽视野视觉神经元，采用超低信息损失群体编码技术实现

《Advanced Materials》：Bio-Inspired Wide-Field Visual Neuron Implemented with Ultra-Low Information Loss Population Coding

现代神经形态系统在模拟生物视觉时面临宽光谱感知、无失真编码和群体信号处理的瓶颈。本研究基于恒河猴视觉神经元随机-抗疲劳编码原理，开发了集成光电多刺激场效应晶体管和并行阈值切换架构的新型视觉神经元原型。通过MoSe2/MoS2异质结实现350-1000nm宽光谱光电探测，较传统结构扩展紫外至红外波段感知范围（350-700nm→350-1000nm），光电响应提升36.8%（0.109→0.148 A/cm2）。并行阈值切换设计将单神经元编码转化为协同群体编码，信号失真降低82.1%。在脉冲神经网络中验证显示，模式识别准确率较单神经元架构提升12.1%，同时保持亚200ms的生物级处理速度。该研究首次实现van der Waals材料光电特性与灵长类视觉皮层编码机制的深度融合，为仿生视觉硬件提供了新范式。

　　

摘要

现代神经形态系统在模拟生物视觉方面面临关键瓶颈，尤其是在协调宽频谱感知、无失真编码和群体级信号处理方面。受到猕猴视觉神经元随机-弹性群体编码机制的启发，研究人员开发了一种先进的视觉神经元原型，该原型结合了光电多刺激场效应晶体管和创新性的并行阈值切换架构。这种视觉神经元将宽带光检测（350–1000纳米）与仿生式脉冲群体编码集成在单片架构中。场效应晶体管中的光敏MoSe₂/MoS₂异质结区域将视觉感知范围从紫外光扩展到红外光（从350–700纳米增加到350–1000纳米），使感知范围扩大了一倍。同时，在相同条件下，光电流响应从0.109 A (W cm^?2)^?1增加到了0.148 A (W cm^?2)^?1（提高了1.36倍）。并行阈值切换设计将单单元编码转化为协同群体编码，使得信号失真率降低了82.1%。当应用于脉冲神经网络时，这种群体编码范式在模式识别方面表现出高精度，比单一神经元架构高出12.1%，同时保持了生物尺度下的信息处理时间（<200毫秒）。通过将范德华异质结构光子学与猕猴神经群体编码原理相结合，这项工作为生物启发式视觉硬件建立了一个变革性框架，弥合了神经形态材料与大脑皮层处理效率之间的关键差距。

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。