构建基于高性能柔性器件的跨模态传感器内处理系统对于可穿戴人机界面的发展具有重要意义。生物启发式跨模态传感器内计算系统可以对多模态信号进行实时节能处理，减轻传统芯片中不同模块之间的数据转换和传输。
华中科技大学Xiangshui Miao，Rui Yang课题组联合上海硅酸盐研究所Xun Cao课题组报告了一种基于柔性 VO2 忆阻器的生物启发式跨模态脉冲感觉神经元 (CSSN)，并展示了一种用于可穿戴人机界面的跨模态传感器内编码和计算系统。该 VO2 忆阻器中展示了出色的性能，包括耐久性 (>1012)、均匀性 (周期间变化为 0.72%，设备间变化为 3.73%)、速度 (<30 ns) 和灵活性 (可弯曲至 1 mm 的曲率半径)。基于CSSN实现了灵活的硬件处理系统，该系统可以直接感知压力和温度双模态信息并将其编码为脉冲，然后实现人机交互的实时触觉反馈。我们通过CSSN成功构建了一个跨模态传感器内脉冲储存器计算系统，该系统可以实现98.1%的高精度动态物体识别和实时信号反馈。
图1：受生物启发的跨模式智能传感器计算系统。
图2：柔性VO2忆阻器的结构和电气特性。
图3：人工脉冲感觉神经元的温度和压力感知及编码特性。
图5：用于对象识别和反馈的跨模态传感器尖峰储存器计算。
作者证明了基于高性能柔性 VO2 忆阻器实现了柔性 CSSN，用于跨模态传感器内编码。该忆阻器具有无电铸 TS 行为、高成品率（97.8%）、超高耐久性（> 1012）、高 C2C 和 D2D 均匀性（分别为 0.72% 和 3.73%）、快速响应速度（< 30 ns）和出色的柔韧性（可弯曲至半径 1 mm）。CSSN 可以基于耦合的压阻传感器和 VO2 固有的温度灵敏度将温度和压力刺激同步编码为尖峰，实现跨模态传感器内编码能力。然后设计了一个基于CSSN的灵活硬件系统，该系统可以通过对不同的脉冲事件进行编码来为外部信号提供实时触觉反馈。基于此CSSN演示了一个跨模态传感器内脉冲储存器计算系统，实现了动态物体识别准确率达98.1%和实时感知反馈。
【参考文献】
https://www.nature.com/articles/s41467-024-51609-x#Sec7
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