盖世汽车讯 据外媒报道，由韩国科学技术院（KAIST）化学与生物分子工程系的Joonki Suh教授领导的研究团队开发出自重构偏振传感器阵列技术，能够利用偏振信息（光波沿特定方向振动的特性）寻找最佳状态来调节自身运行。

图片来源：期刊《Nature Sensors》

这种新一代偏振传感器解决了现有传感器无法区分黑暗道路上的积水和沥青路面的问题，有望提升自动驾驶和医疗诊断的精准度。

相关研究成果发表于期刊《Nature Sensors》。

随着数据量的爆炸式增长和人工智能（AI）技术的飞速发展，市场对能够高效处理海量信息且能耗低的下一代视觉系统的需求日益增长。

然而，现有的图像传感器只能检测光的强度（亮度），这限制了它们精确捕捉物体方向或表面结构的能力。

构建基于偏振的传感器平台

为了克服这些局限性，研究团队开发了能够识别光振动方向的基于偏振的传感器技术。具体而言，他们利用结合了两种不同材料——碲（Te）和二硫化铼（ReS₂）——的异质结构，有效地实现了光响应随晶体取向而变化的特性。

为了使两种材料精确堆叠并相互交叉，研究团队采用了外延原子层沉积技术。该技术通过在原子层级上精确堆叠材料来控制晶体结构。

通过确保两种材料的晶体结构精确互锁，研究人员获得了比以往方法更高的可重复性和更稳定的性能。

可重构响应和实际应用潜力

在这种结构中，当光照射时，材料边界处会发生界面载流子转移和俘获（电子在特定位置移动或停留的现象）。由此会产生双极光响应——一种光致反应，其电流方向会根据光强度、波长和入射方向等条件而翻转。

其关键特性在于，仅使用光即可自由调节传感器的运行状态，无需外部电信号。此外，该技术可应用于传感器内部计算结构，使传感器自身即可处理数据，从而无需复杂的计算过程即可高效处理随时间变化的多维光学信息。

实验表明，该技术在识别运动物体方面达到了超过95%的准确率，证明了其在自动驾驶和医疗诊断等多个领域的应用潜力。

Joonki Suh教授表示：“这项研究为AI视觉技术奠定了新的基础，它利用偏振信息获取更丰富的视觉信息。预计该技术将在未来实现低功耗、高效率的AI系统方面发挥重要作用。”