Nature Commun：人工神经网络原位训练特点光传感器

本文探讨了传感器内计算系统在机器视觉中的应用，特别是人工神经网络（ANN）的原位训练。研究由河北大学闫小兵教授和华南师范大学樊贞教授等团队进行，他们通过实验验证了铁电光传感器（FE-PS）在传感器内人工神经网络中的应用。研究结果表明，FE-PS器件具有自供电、快速光响应、长保留时间等优势，适用于原位训练。此外，研究提出了一种双向闭环规划方案，有效实现了权值更新，并成功应用于自动驾驶原型车的交通标志识别。这项研究不仅展示了传感器内人工神经网络的高效性，还为未来的机器视觉任务提供了新的技术路径。