Ilustrações esquemáticas de a) neurônios humanos; b) resposta à luz infravermelha ec) mecanismo de ligação V─O reversível dos memristores V2C/V2O5-x; d) Reconhecimento de objetos NIR baseado em memristores V2C/V2O5‐x. Crédito: Materiais Avançados (2025). DOI: 10.1002/adma.202512238
A detecção de fótons no infravermelho próximo (NIR) e o reconhecimento de objetos são tecnologias cruciais para a identificação de alvos em todas as condições climáticas. Os sistemas convencionais de detecção NIR que dependem de fotodetectores e algoritmos de computação de von Neumann são ineficientes em termos de energia. Neurônios sensoriais artificiais baseados em memristores voláteis sensíveis ao infravermelho oferecem uma solução promissora.
Em um estudo publicado na Advanced Materials, uma equipe liderada pelo Dr. Wang Jiahong do Instituto de Tecnologia Avançada de Shenzhen da Academia Chinesa de Ciências desenvolveu um neurônio sensorial artificial baseado em uma heteroestrutura de carboneto / óxido de vanádio (V2C / V2O5-x) por meio de conversão topoquímica, permitindo resposta multicolorida no infravermelho próximo e reconhecimento de objetos de alta precisão em cenários complexos.
Os pesquisadores projetaram uma heteroestrutura V2C / V2O5-x bidimensional com uma interface de fusão natural por meio de uma conversão topoquímica de oxidação suave controlada com precisão de V2CTx. Esta integração única de V2C metálico e V2O5-x enriquecido com vacância dielétrica concedeu à heteroestrutura NIR responsividade e capacidade de comutação de resistência volátil (RS) do tipo limiar.
O memristor V2C/V2O5-x demonstrou capacidade volátil robusta com baixos coeficientes de variação de apenas 1,62% e 1,7% para as tensões de ajuste e reinicialização, respectivamente. Sua tensão limite pode ser efetivamente modulada pela densidade de potência e comprimento de onda da luz NIR. A correlação entre o comprimento de onda e a tensão limite de disparo foi consistente com a resposta fotoelétrica, mostrando controle fotoelétrico sintonizável do memristor V2C/V2O5-x via modulação de parâmetros fotônicos.
“Nossa programabilidade fotoelétrica permite a discriminação infravermelha multicolorida por meio de assinaturas de tensão de limiar características, e as respostas de comprimento de onda distintas podem ser codificadas no neurônio sensorial artificial para reconhecimento de objetos no infravermelho próximo”, disse o Dr.
Com base nas características RS moduláveis NIR multicoloridas e no modelo de algoritmo YOLOv7, uma arquitetura de rede neural artificial alcançou precisões médias de reconhecimento de 89,6% para carros e 85,9% para pessoas no conjunto de dados FLIR.
O estudo apresenta um sistema neuromórfico baseado em memristor promissor que aumenta significativamente a eficiência e precisão na detecção e reconhecimento de objetos, o que abre caminho para avanços em sistemas autônomos, robótica e ambientes inteligentes.
Mais informações: Yuanduo Qu et al, Neurônio sensorial artificial baseado em heteroestrutura de carboneto/óxido de vanádio 2D para reconhecimento de objetos multicoloridos no infravermelho próximo, Advanced Materials (2025). DOI: 10.1002/adma.202512238
Fornecido pela Academia Chinesa de Ciências
Citação: Neurônio sensorial artificial permite reconhecimento de objetos de alta precisão, multicoloridos e no infravermelho próximo (2025, 13 de novembro) recuperado em 13 de novembro de 2025 em https://techxplore.com/news/2025-11-artificial-sensory-neuron-enables-high.html
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