Published April 26, 2023
| Version v1
Publication
Open
Neuromorphic Artificial Vision Systems Based on Reconfigurable Ion‐Modulated Memtransistors
- 1. Peking University
- 2. Chinese Institute for Brain Research
Description
Conventional vision systems suffer from lots of data handling between memory and processing units. Inspired by how humans recognize noisy images and the flexible modulation on the timescale of ion dynamics inside an emerging memtransistor, a novel neuromorphic vision system is reported based on the ion‐modulated memtransistors. By controlling the ion‐doping processes under adequate stimuli strengths, both short‐term and long‐term ion dynamics can be utilized to deliver energy‐efficient data processing. When dealing with image reconstructions, the short‐term accumulation effect of the device can help filter noises in a set of received noisy images while enhancing the original pattern information. The increased contrast can help distinguish the actual contents. To demonstrate systematic performances with the reconfiguration of devices, the nonlinear relationship between channel conductance variation and the amplitude of gate pulses into the network‐level simulation is extracted. Also, with the nonvolatile conductance change characteristic, the task of recognizing noisy images is performed to verify the versatility of ion‐modulated memtransistors in the neuromorphic artificial vision systems. An interactive preprint version of the article can be found here: https://doi.org/10.22541/au.167939089.96499861/v1
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تعاني أنظمة الرؤية التقليدية من الكثير من معالجة البيانات بين وحدات الذاكرة والمعالجة. مستوحاة من كيفية إدراك البشر للصور الصاخبة والتعديل المرن على النطاق الزمني لديناميكيات الأيونات داخل الترانزستور الميمترانزستور الناشئ، يتم الإبلاغ عن نظام رؤية عصبي جديد بناءً على الترانزستوراتالمضمنة بالأيونات. من خلال التحكم في عمليات تعاطي المنشطات الأيونية في ظل نقاط قوة محفزة كافية، يمكن استخدام كل من ديناميكيات الأيونات قصيرة الأجل وطويلةالأجل لتقديم معالجة بيانات موفرة للطاقة. عند التعامل مع إعادة بناء الصور، يمكن أن يساعد تأثير التراكم قصيرالمدى للجهاز في تصفية الضوضاء في مجموعة من الصور الصاخبة المستلمة مع تعزيز معلومات النمط الأصلي. يمكن أن يساعد التباين المتزايد في تمييز المحتويات الفعلية. لإظهار الأداء المنهجي مع إعادة تشكيل الأجهزة، يتم استخراج العلاقة غير الخطية بين تباين موصلية القناة وسعة نبضات البوابة في محاكاة مستوى الشبكة. أيضًا، مع خاصية تغيير الموصلية غير المتطايرة، يتم تنفيذ مهمة التعرف على الصور الصاخبة للتحقق من تنوع الترانزستوراتالمضمنة بالأيونات في أنظمة الرؤية الاصطناعية العصبية. يمكن العثور على نسخة تفاعلية مسبقة من المقالة هنا: https://doi.org/10.22541/au.167939089.96499861/v1Translated Description (French)
Les systèmes de vision conventionnels souffrent de nombreuses manipulations de données entre la mémoire et les unités de traitement. Inspiré par la façon dont les humains reconnaissent les images bruyantes et la modulation flexible sur l'échelle de temps de la dynamique des ions à l'intérieur d'un memtransistor émergent, un nouveau système de vision neuromorphique est rapporté basé sur les memtransistorsmodulés par ions. En contrôlant les processus dedopage ionique sous des forces de stimuli adéquates, la dynamique ionique à court et à longterme peut être utilisée pour fournir un traitement de données économe en énergie. Lors de la reconstruction d'images, l'effet d'accumulation à courtterme du dispositif peut aider à filtrer les bruits dans un ensemble d'images bruyantes reçues tout en améliorant les informations de motif d'origine. Le contraste accru peut aider à distinguer le contenu réel. Pour démontrer des performances systématiques avec la reconfiguration des dispositifs, la relation non linéaire entre la variation de conductance du canal et l'amplitude des impulsions de grille dans la simulationau niveau du réseau est extraite. En outre, avec la caractéristique de changement de conductance non volatile, la tâche de reconnaissance des images bruitées est effectuée pour vérifier la polyvalence des memtransistors à modulation ionique dans les systèmes de vision artificielle neuromorphique. Une version préimprimée interactive de l'article peut être trouvée ici : https://doi.org/10.22541/au.167939089.96499861/v1Translated Description (Spanish)
Los sistemas de visión convencionales sufren de una gran cantidad de manejo de datos entre la memoria y las unidades de procesamiento. Inspirado en cómo los humanos reconocen imágenes ruidosas y la modulación flexible en la escala de tiempo de la dinámica iónica dentro de un memtransistor emergente, se informa de un novedoso sistema de visión neuromórfica basado en los memtransistoresmodulados por iones. Al controlar los procesos dedopaje iónico bajo fuerzas de estímulo adecuadas, se pueden utilizar dinámicas iónicas tanto a corto como a largoplazo para proporcionar un procesamiento de datos eficiente desde el punto de vista energético. Cuando se trata de reconstrucciones de imágenes, el efecto de acumulación a cortoplazo del dispositivo puede ayudar a filtrar los ruidos en un conjunto de imágenes ruidosas recibidas al tiempo que mejora la información del patrón original. El mayor contraste puede ayudar a distinguir el contenido real. Para demostrar el rendimiento sistemático con la reconfiguración de los dispositivos, se extrae la relación no lineal entre la variación de la conductancia del canal y la amplitud de los pulsos de compuerta en la simulación a nivel de red. Además, con la característica de cambio de conductancia no volátil, se realiza la tarea de reconocer imágenes ruidosas para verificar la versatilidad de los memtransistores modulados por iones en los sistemas de visión artificial neuromórficos. Puede encontrar una versión preimpresa interactiva del artículo aquí: https://doi.org/10.22541/au.167939089.96499861/v1Files
aisy.202300026.pdf
Files
(16.0 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:84e42833e8b5532f71baf4446700bc9b
|
16.0 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- أنظمة الرؤية الاصطناعية العصبية القائمة على الترانزستورات الذكرية المعدلة الأيونية القابلة لإعادة التشكيل
- Translated title (French)
- Systèmes de vision artificielle neuromorphes basés sur des transistors àmodulation ionique reconfigurables
- Translated title (Spanish)
- Sistemas Neuromórficos de Visión Artificial Basados en Memtransistores Modulados por Iones Reconfigurables
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4367059459
- DOI
- 10.1002/aisy.202300026
References
- https://openalex.org/W1542981317
- https://openalex.org/W2006115473
- https://openalex.org/W2129610161
- https://openalex.org/W2389556795
- https://openalex.org/W2591029953
- https://openalex.org/W2777189444
- https://openalex.org/W2778935320
- https://openalex.org/W2792208628
- https://openalex.org/W2902484723
- https://openalex.org/W2957921024
- https://openalex.org/W3003821665
- https://openalex.org/W3013080934
- https://openalex.org/W3039560462
- https://openalex.org/W3080109398
- https://openalex.org/W3089189251
- https://openalex.org/W3092835125
- https://openalex.org/W3093411256
- https://openalex.org/W3101421194
- https://openalex.org/W3110294643
- https://openalex.org/W3131664866
- https://openalex.org/W3136154048
- https://openalex.org/W3157009332
- https://openalex.org/W3199084253
- https://openalex.org/W3203407933
- https://openalex.org/W4205304939
- https://openalex.org/W4205446138
- https://openalex.org/W4210530467
- https://openalex.org/W4214678236
- https://openalex.org/W4220992898
- https://openalex.org/W4284883892
- https://openalex.org/W4289519101
- https://openalex.org/W4290990041
- https://openalex.org/W4305015511
- https://openalex.org/W4309002000
- https://openalex.org/W4309471959