Yakın kızılötesi (NIR) foton tespiti ve nesne tanıma, her türlü hava koşulunda hedef tespiti için kritik öneme sahip teknolojilerdir. Ancak fotodedektörlere ve geleneksel hesaplama algoritmalarına dayanan mevcut NIR tespit sistemleri enerji açısından oldukça verimsiz çalışmaktadır.
Bu soruna umut verici bir çözüm, Çin Bilimler Akademisi'nin Shenzhen İleri Teknoloji Enstitüsü'nden geldi. Advanced Materials dergisinde yayınlanan bir çalışmada, Dr. Wang Jiahong liderliğindeki bir ekip, vanadyum karbür/oksit (V2C/V2O5-x) hetero yapısına dayalı yapay bir duyusal nöron geliştirdi. Bu sistem, karmaşık senaryolarda çok renkli yakın kızılötesi tepki ve yüksek hassasiyetli nesne tanıma olanağı sağlıyor.
DOĞAL FÜZYON ARAYÜZÜ
Araştırmacılar, V2CTx'in hassas bir şekilde kontrol edilen hafif oksidasyonu (topokimyasal dönüşüm) yoluyla doğal bir füzyon arayüzüne sahip iki boyutlu bir V2C/V2O5-x hetero yapısı tasarladılar. Metalik V2C ve dielektrik boşluklarla zenginleştirilmiş V2O5-x'in bu benzersiz entegrasyonu, hetero yapıya yakın kızılötesi (NIR) duyarlılığı ve eşik tipi uçucu direnç anahtarlama (RS) yeteneği kazandırdı.
AYARLANABİLİR FOTOELEKTRİK KONTROLÜ
Geliştirilen V2C/V2O5-x memristör, ayar ve sıfırlama voltajları için sırasıyla yalnızca yüzde 1,62 ve yüzde 1,7 gibi düşük değişim katsayılarıyla güçlü bir uçuculuk kapasitesi gösterdi. Cihazın eşik voltajının, güç yoğunluğu ve yakın kızılötesi ışığın dalga boyu ile etkili bir şekilde modüle edilebildiği tespit edildi. Bu durum, fotonik parametre modülasyonu yoluyla ayarlanabilir fotoelektrik kontrolünü gösteriyor.
Dr. Wang, geliştirdikleri fotoelektrik programlanabilirliğin, karakteristik eşik voltaj imzaları aracılığıyla çok renkli kızılötesi ayrımcılığı mümkün kıldığını belirtti. Araştırmacı, farklı dalga boyu tepkilerinin, yakın kızılötesi nesne tanıma için yapay duyusal nörona kodlanabildiğini ifade etti.
YÜKSEK TANIMA DOĞRULUĞU
Çok renkli NIR modüle edilebilir RS özelliklerine ve YOLOv7 algoritma modeline dayalı olarak yapılan testlerde, yapay sinir ağı mimarisi FLIR veri setinde arabalar için ortalama yüzde 89,6, kişiler için ise yüzde 85,9 tanıma doğruluğu elde etti.
OTONOM SİSTEMLER GELİŞECEK
Çalışma, nesne algılama ve tanımada verimliliği ve doğruluğu önemli ölçüde artıran, umut vadeden memristör tabanlı bir nöromorfik sistem sunuyor. Bu buluşun, otonom sistemler, robotik ve akıllı ortamlarda yeni ilerlemelerin önünü açması bekleniyor.
