Occhi Bionici: La Rivoluzione degli Imager Neuromorfici Organici è Arrivata!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi entusiasma da matti, una tecnologia che sembra uscita dritta da un film di fantascienza ma che, ve lo assicuro, è più reale che mai. Immaginate di avere una fotocamera, o meglio, un sensore visivo, capace non solo di “vedere” il mondo come fanno le nostre attuali macchine fotografiche, ma anche di “capire” e “ricordare” ciò che vede, un po’ come fa il nostro cervello. Sto parlando degli imager neuromorfici organici integrati con tecnologia CMOS, una vera e propria svolta nel campo dell’imaging ad alta risoluzione e, udite udite, dual-mode!

Vi siete mai chiesti perché, nonostante i progressi incredibili, i nostri sistemi di visione artificiale a volte sembrano un po’… limitati? Uno dei problemi principali è che faticano a gestire contemporaneamente immagini statiche dettagliate e informazioni visive dinamiche, come il movimento. Pensateci: per elaborare scene in movimento, le fotocamere tradizionali devono catturare una marea di frame, trasmetterli, immagazzinarli e poi processarli. Questo comporta una quantità enorme di dati ridondanti e un bel dispendio di energia e tempo. Ma se potessimo fare come Madre Natura?

L’Ispirazione? Il Nostro Incredibile Sistema Visivo!

Esatto, la soluzione, come spesso accade, ci arriva osservando come funziona il nostro corpo. Il sistema visivo umano è una meraviglia di efficienza. La retina, ad esempio, non si limita a catturare la luce; fa già un pre-processing delle informazioni dinamiche prima ancora di inviare i segnali al cervello. È un po’ come avere un piccolo computer intelligente direttamente nell’occhio! Ispirandoci a questo, noi scienziati abbiamo pensato: perché non integrare alcune di queste capacità di pre-elaborazione direttamente nei sensori? Ed è qui che entrano in gioco i dispositivi neuromorfici.

Questi gioiellini tecnologici, in particolare quelli optoelettronici sinaptici, sono fantastici perché mostrano una plasticità dipendente dal tempo, un po’ come le sinapsi nel nostro cervello. E tra i vari materiali studiati – materiali bidimensionali, perovskiti – quelli organici si stanno rivelando particolarmente promettenti. Perché? Beh, hanno un’architettura semplice, possono essere processati con soluzioni liquide (il che è ottimo per la produzione) e si integrano alla grande con i circuiti di lettura integrati, i famosi ROIC (Readout Integrated Circuits).

Il trucco per ottenere questa “memoria” visiva nei dispositivi organici sta nell’introdurre trappole interfaciali, barriere energetiche o materiali ferroelettrici. Finora, però, integrare tutto questo in sistemi ad alta risoluzione e dual-mode era una bella sfida. Ma, come dico sempre, le sfide sono fatte per essere superate!

Ecco l’Imager Neuromorfico Organico: Un Salto nel Futuro

E così, siamo arrivati a sviluppare un imager neuromorfico organico integrato CMOS con una risoluzione di ben 640×512 pixel! Questo non è un sensore qualsiasi. È capace di funzionare in due modalità: una “standard”, per catturare immagini statiche come una normale fotocamera, e una “sinaptica”, per l’imaging neuromorfico, ovvero per processare le scene dinamiche in modo intelligente.

Nella modalità sinaptica, il sistema è in grado di estrarre mappe spazio-temporali ad alta risoluzione – pensate alla distribuzione della luce e alle traiettorie del movimento – direttamente dagli ultimi frame, decodificando sequenze temporali di eventi luminosi attraverso l’analisi del contrasto. La cosa fichissima è che il comportamento di memoria di questo dispositivo è regolabile! Possiamo modulare le dinamiche di ricombinazione e intrappolamento delle cariche elettriche per ottenere una funzionalità di memoria multi-livello, con tempi di ritardo che vanno da 101 a 104 millisecondi. È come poter dire al sensore “ricorda questo per un po’” oppure “ricorda questo per molto più tempo”.

Per far sì che tutto questo funzionasse su larga scala e con alta precisione, abbiamo anche messo a punto un metodo di fotolitografia compatibile con la tecnologia CMOS. Questo ci permette di “stampare” i nostri dispositivi neuromorfici organici con alta risoluzione e senza danneggiarli, un passo cruciale per la produzione.

Il risultato? Un imager che può memorizzare informazioni direttamente nel sensore per oltre 18 minuti! Questo è pazzesco, perché significa che può operare a frame rate più bassi per periodi più lunghi senza perdere informazioni critiche da eventi brevissimi, riducendo drasticamente la necessità di archiviazione dati e la potenza di calcolo richiesta. Immaginate il potenziale per il monitoraggio industriale, dove magari bisogna cogliere una scintilla istantanea, o per il rilevamento del movimento in scenari complessi.

Dentro il Dispositivo: Come Funziona la Magia?

Ma andiamo un po’ più nel dettaglio, senza diventare troppo tecnici, promesso! Il dispositivo neuromorfico organico che abbiamo progettato ha un’architettura laterale a due terminali. Tra gli elettrodi d’oro (Au), abbiamo posizionato delle eterogiunzioni di massa organiche (BHJ) composte da un donatore (PTB7-Th) e un accettore (PZ1). Uno strato di (3-Mercaptopropil)trimetossisilano (MPTS) funge da strato di intrappolamento interfaciale. Quando la luce colpisce il dispositivo, genera eccitoni che vengono separati. Gli elettroni vengono intrappolati nello strato di MPTS, mentre le lacune si muovono verso l’elettrodo, generando una corrente. Questa corrente, chiamata corrente postsinaptica eccitatoria (EPSC), è il nostro segnale.

La cosa bella è che, anche dopo che la luce si spegne, questa corrente non scompare subito, ma decade gradualmente. Questo effetto memoria è quello che ci interessa! E, come dicevo, possiamo “accordarlo”. Ad esempio, variando la percentuale di PZ1 (l’accettore) nel blend, modifichiamo la densità dei centri di ricombinazione delle cariche. Con solo l’1% di PZ1, molti elettroni vengono intrappolati e abbiamo un tempo di ritardo lungo (τ0 di circa 27.82 secondi dopo 100 impulsi luminosi). Aumentando la concentrazione di PZ1, ad esempio al 30%, il tempo di ritardo si accorcia drasticamente (0.028 secondi) ma l’ampiezza della corrente aumenta. Se mettiamo il 50% di PZ1, l’effetto memoria è quasi nullo, e il dispositivo si comporta più come un fotorilevatore standard. Questa sintonizzabilità è fondamentale per adattare il sensore a diversi compiti di visione dinamica.

Abbiamo anche osservato fenomeni tipici della plasticità sinaptica biologica, come la plasticità a breve termine (STP) e la potenziazione a lungo termine (LTP), semplicemente cambiando la frequenza degli impulsi luminosi. E non è tutto: il dispositivo ha una memoria non volatile robusta, che si mantiene anche se interrompiamo l’alimentazione! E se vogliamo “cancellare” la memoria? Possiamo farlo applicando impulsi elettrici inversi. Scrittura fotonica e cancellazione elettrica: non è fantastico?

Dalla Singola Cella all’Imager Completo: Il Patterning

Passare da un singolo dispositivo a un imager CMOS neuromorfico con centinaia di migliaia di pixel (nel nostro caso, 640×512!) richiede un metodo di patterning efficace. Abbiamo sviluppato una tecnica di patterning ottico diretto che sfrutta la fotochimica di reticolanti a base di bisazidi. In pratica, mescoliamo questi reticolanti con i nostri polimeri organici. Quando esponiamo specifiche regioni alla luce UV attraverso una maschera, i bisazidi reagiscono e creano legami covalenti tra le catene polimeriche, rendendole insolubili. Le parti non esposte, invece, possono essere lavate via. Questo ci permette di creare pattern complessi, come array di pixel, con una risoluzione che si avvicina al micron, direttamente sui wafer CMOS!

Questo metodo non danneggia le proprietà dei materiali organici, e i dispositivi patternati mostrano prestazioni comparabili a quelli “pristini”. Abbiamo persino creato un pattern della tavola periodica degli elementi su un wafer da 4 pollici per dimostrare la scalabilità del processo. È un passo enorme verso la produzione di massa di questi imager neuromorfici.

Modalità Duale in Azione: Vedere e Ricordare il Mondo Reale

Ora, la parte più divertente: come si comporta questo imager nel mondo reale? Abbiamo testato entrambe le modalità.

• In modalità standard (usando un BHJ con il 50% di PZ1, quindi risposta rapida e poca memoria), l’imager cattura immagini statiche ad alta risoluzione, proprio come ci aspetteremmo. Abbiamo fotografato modellini di auto, oggetti sulla scrivania, e persino ricostruito immagini a colori usando filtri ottici. La qualità è ottima, con un tasso di pixel non funzionanti bassissimo (99.99% di operatività!).
• In modalità sinaptica (con l’1% di PZ1, quindi con forte effetto memoria), l’imager mostra le sue capacità neuromorfiche. Dopo aver spento la fonte di luce, le immagini della scena acquisita possono rimanere “impresse” nel sensore per oltre 18 minuti! Questo è incredibile per monitorare eventi fugaci. Ad esempio, abbiamo simulato delle scintille industriali usando dei LED che si accendevano in sequenza. L’imager neuromorfico, grazie alla sua memoria in-pixel, ha catturato l’intera sequenza spazio-temporale degli eventi luminosi in un singolo frame finale. Analizzando la luminosità residua dei LED, potevamo persino risalire all’ordine in cui si erano accesi!

Per il rilevamento del movimento, abbiamo usato l’imager per tracciare una lampadina in movimento. Man mano che la lampadina si spostava, il contrasto della sua immagine diminuiva gradualmente a causa del decadimento della memoria. Sovrapponendo i frame, abbiamo ottenuto una mappa della traiettoria completa, dove il contrasto differente indicava la “freschezza” del passaggio. Integrando queste informazioni con la curva di decadimento della memoria del dispositivo, possiamo calcolare con precisione parametri come la velocità, riducendo drasticamente la quantità di dati da trasferire ed elaborare.

Un Futuro Luminoso (e Intelligente)

Quindi, cosa significa tutto questo? Abbiamo creato un imager neuromorfico integrato CMOS capace di imaging dual-mode, che processa informazioni statiche e dinamiche in scene reali. Ha una memoria regolabile, e l’abbiamo fabbricato con un metodo di litografia non distruttivo e scalabile. Questo imager da 640×512 pixel può estrarre mappe di luce e traiettorie di movimento con informazioni temporali da singoli frame statici, aprendo la strada ad applicazioni di imaging avanzate che prima potevamo solo sognare.

Certo, ci sono ancora sfide. Ad esempio, la cancellazione elettrica che funziona bene a livello di singolo pixel è più complicata da implementare in sistemi su larga scala con l’architettura a due terminali che abbiamo usato. Ma stiamo già pensando a come superare anche questo, magari con architetture riconfigurabili o meccanismi di controllo a gate.

Sono convinto che ulteriori innovazioni nell’architettura dei chip e dei dispositivi porteranno a progressi significativi nell’applicazione industriale pratica degli imager neuromorfici organici. Stiamo assistendo a una vera e propria rivoluzione, e io non potrei essere più entusiasta di farne parte e di vedere cosa ci riserverà il futuro. Immaginate robot che vedono e reagiscono al mondo con un’efficienza simile alla nostra, sistemi di sorveglianza che non perdono un singolo dettaglio critico, o auto a guida autonoma ancora più sicure e consapevoli dell’ambiente circostante. Il futuro dell’imaging è qui, ed è decisamente neuromorfico!

Fonte: Springer