Новый тип активного пиксельного сенсора, который использует новый двумерный материал, может как обеспечить сверхрезкие фотографии с мобильного телефона, так и создать новый класс чрезвычайно энергоэффективных датчиков Интернета вещей (IoT), согласно команде исследователей из Пенсильванского университета.
"Когда люди ищут новый телефон, какие характеристики они ищут?" - сказал Саптарши Дас, адъюнкт-профессор инженерных наук и механики и ведущий автор исследования, опубликованного 17 ноября в Природные материалы. "Довольно часто они ищут хорошую камеру, а что значит хорошая камера для большинства людей? Четкие фотографии с высоким разрешением."
Большинство людей просто фотографируют друга, семейное собрание или спортивное мероприятие и никогда не задумываются о том, что происходит "за кадром" внутри телефона, когда кто-то делает снимок. По словам Даса, для того, чтобы вы могли увидеть фотографию сразу после ее съемки, требуется совсем немного, и это включает в себя обработку изображения.
"Когда вы делаете снимок, многие камеры имеют какую-то обработку, которая происходит в телефоне, и на самом деле, это иногда делает фотографию даже лучше, чем то, что вы видите своими глазами", - сказал Дас. "Эти телефонные камеры следующего поколения интегрируют захват изображения с обработкой изображений, чтобы сделать это возможным, а это было невозможно с камерами предыдущих поколений".
Однако у отличных фотографий в новейших камерах есть одна загвоздка - обработка требует много энергии.
"Получение большого количества изображений связано с затратами энергии", - сказал Акхил Додда, аспирант-исследователь в Пенсильванском государственном университете на момент проведения исследования, который в настоящее время является научным сотрудником Western Digital и одним из первых авторов исследования. "Если вы сделаете 10 000 снимков, это прекрасно, но кто-то платит за это затраты на электроэнергию. Если вы сможете уменьшить его в сто раз, то сможете сделать в 100 раз больше снимков и при этом потратить то же количество энергии. Это делает фотографию более устойчивой, так что люди могут делать больше селфи и других снимков во время путешествий. И именно здесь на первый план выходят инновации в области материалов".
Инновации в материалах, описанные в исследовании, связаны с тем, как они добавили встроенную обработку к активным пиксельным датчикам, чтобы снизить их энергопотребление. Итак, они обратились к новому двумерному материалу, который представляет собой класс материалов толщиной всего в один или несколько атомов, - дисульфиду молибдена. Он также является полупроводником и чувствителен к свету, что делает его идеальным в качестве потенциального материала для исследования низкоэнергетической сенсорной обработки изображений.
"Мы обнаружили, что дисульфид молибдена обладает очень хорошей светочувствительностью", - сказал Дарсит Джаячандран, аспирант-исследователь в области инженерии и механики и соавтор первого исследования. "Оттуда мы протестировали его на другие свойства, которые мы искали".
Эти свойства включали чувствительность к слабому освещению, что важно для динамического диапазона датчика. Динамический диапазон относится к способности "видеть" объекты как при слабом освещении, таком как лунный свет, так и при ярком освещении, таком как солнечный свет. Человеческий глаз может видеть звезды ночью лучше, чем большинство камер, благодаря превосходному динамическому диапазону.
Дисульфид молибдена также продемонстрировал сильные возможности преобразования сигнала, заряда в напряжение и передачи данных. Это делает материал идеальным кандидатом для создания активного пиксельного сенсора, способного как воспринимать свет, так и обрабатывать изображения внутри сенсора.
"Оттуда мы объединяем датчики в массив", - сказал Джаячандран. "В разработанной нами матрице размером девять квадратных миллиметров содержится 900 пикселей, и каждый пиксель составляет около 100 микрометров. Они гораздо более чувствительны к свету, чем современные КМОП-датчики, поэтому не требуют каких-либо дополнительных схем или энергопотребления. Таким образом, для работы каждого пикселя требуется гораздо меньше энергии, и это означало бы лучшую камеру мобильного телефона, которая потребляет намного меньше батареи ".
По словам Das, динамический диапазон и обработка изображений позволят пользователям делать четкие фотографии в различных неблагоприятных для фотосъемки условиях.
"Например, вы могли бы сделать более четкие фотографии друзей на улице ночью или в дождливый или туманный день", - сказал Дас. "Камера могла бы сделать шумоподавление, чтобы рассеять туман, а динамический диапазон позволил бы, скажем, сделать ночную фотографию друга со звездами на заднем плане".
Дас отметил, что три основных объекта в Институте исследования материалов сыграли важную роль в создании и испытании материала.
"2D-материалы, которые мы использовали для экспериментов, были выращены на предприятии Консорциума двумерных кристаллов в штате Пенсильвания, которое является платформой инноваций материалов Национального научного фонда (MIP), характеристика материала была проведена в Лаборатории характеристики материалов, и мы также использовали чистые помещения в лаборатории нанопроизводства," Дас сказал. "Наличие легкого доступа к этим объектам прямо в кампусе сыграло важную роль в обеспечении успеха этого исследования".
Наряду с возможностью создания в будущем высококачественной камеры телефона, команда также предполагает, что их улучшенная сенсорная технология может найти другие применения. Это включало бы более совершенные датчики освещенности для приложений Интернета вещей и индустрии 4.0. Индустрия 4.0 - это термин, обозначающий растущее движение, которое сочетает в себе традиционные отраслевые практики и передовые цифровые технологии, такие как Интернет вещей, облачное хранилище данных и искусственный интеллект / машинное обучение. Цель состоит в том, чтобы улучшить производство путем разработки более эффективных процессов и практик с помощью интеллектуальной автоматизации, и датчики являются ключевыми.
"Датчики, которые могут видеть машины насквозь во время работы и выявлять дефекты, очень важны в IoT", - сказал Додда. "Обычные датчики потребляют много энергии, так что это проблема, но мы разработали чрезвычайно энергоэффективный датчик, который позволяет улучшить машинное обучение и т.д. и значительно экономит затраты на электроэнергию".
Наряду с Дасом, Доддой и Джаячандраном, в число других авторов исследования входят Эндрю Панноне из Пенсильванского университета, Николас Трейнор, Сергей Степанофф, Меган Стивс, Шива Суббулакшми Радхакришнан, Сайфаниендра Бачу, Клаудио Ордоньес, Джеффри Шалленбергер, Джоан Редвинг, Кеннет Кнаппенбергер и Дуглас Вулф.
Работа была поддержана Министерством обороны и Национальным научным фондом.
Комментарии