本报讯（记者陈彬）河北大学电子信息工程学院教授闫小兵团队联合复旦大学、中科院微电子研究所、新加坡国立大学和安徽大学等机构研究者，提出一种完全基于忆阻器的人工视觉感知神经系统（AVPNS），该系统成功模仿了生物视觉系统的基本功能，实现了图像感知。近日，相关成果在线发表于《美国化学会—纳米》。

人体超过80%的信息是通过眼睛从外部接收，视觉系统也是生物最重要的神经系统。在人工智能技术中，通常使用图像传感器采集图像数据，但是图像传感器需要持续实时检测图像，这与人类视觉系统相比产生了大量冗余数据。

受生物视觉系统工作模式的启发，研究团队提出了AVPNS，它由光电忆阻器和阈值开关忆阻器组成，分别模拟神经系统的神经突触和神经元。研究团队还将该系统概念性地应用在了无人驾驶汽车中，模拟了无人驾驶汽车会车过程中汽车速度的自我调节过程。

该成果表明基于忆阻器的硬件系统可以准确模拟生物视觉神经系统的功能，从而扩展忆阻器在人工智能中的应用范围，为人工神经系统的研究提供了全新思路。

相关论文信息：https://doi.org/10.1021/acsnano.1c04676