研究人员开发了改进潜在指纹识别的系统

近日，中国科学院中国科学技术大学(USTC)龙士兵教授课题组与复旦大学刘奇教授合作，开发了一种传感器内储层计算系统。使用深紫外光突触和忆阻器阵列进行指纹识别。这项研究发表在《自然通讯》上。

深紫外(DUV)光电探测器在深空探测、环境监测和生物信息识别等领域发挥着举足轻重的作用。然而，传统的非原位DUV指纹识别系统使用分离的传感器、内存和处理器，这显着增加了决策制定的延迟，从而增加了整体计算能力。

课题组受人类视觉感知系统的启发，构建了以光突触作为储层输入层，以忆阻器器件阵列作为读出网络的DUVin-sensorRC系统，可并行感知和处理，确保高效率和低功耗。

研究团队使用富含Ga的组件设计并开发了具有增强的持久光电导(PPC)效应的非晶GaOx(a-GaOx)光突触。通过输入4位等效光脉冲进行仿真，构建深紫外传感器内RC系统的非线性映射关系，对图像像素序列信息进行采样获取特征值。

最终，储层输出的训练是通过忆阻器器件阵列稳定的多态调制特性实现的，从而实现小规模DUV指纹识别。采用双特征策略和该硬件系统时深紫外指纹图像的出色识别精度与仿真结果几乎相同。

该系统经过100个训练epoch后达到100%的识别准确率，即使在15%的背景噪声下也能保持90%的准确率，符合深紫外光的抗噪特性。

这种全硬件DUV传感器内RC系统为潜在指纹的高效识别和安全应用提供了良好的参考原型。它也是开发深紫外波段智能光电器件的重要参考。

“这个原型系统……将为新兴的传感器内储层计算提供更多见解。总的来说，这项工作的主题真的很有趣，”NatureCommunications的一位评论员说。

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