米オレゴン州立大学のラリ・チェン准教授ら研究チームは、人間の脳神経シナプス機構に着想を得た可変記憶型イメージセンサーを開発した。同デバイスは、光の検出と同時に直近の光情報を保持でき、電圧の极性に応じて記憶保持時間を数秒から数時間にまで電気的に制御可能な忘却機能を実装している。従来のCMOSセンサーは撮影直後にデータを失い、外部メモリへ転送する必要があるため、フォン・ノイマン構造に起因するストレージウォールによる処理遅延と高消費電力が課題だった。本研究では、有機半導体層による光電変換と酸化インジウム・ガリウム・亜鉛トランジスタによる電荷輸送を単一画素内で分離し、光受光層に捕捉された電荷量変化を電界で制御することで、記憶の増幅・保持・抑制をプログラミング可能とした。正電圧印加で記憶が急速に消去される一方、負電圧印加では数時間級の長期保持を実現し、対象の動きの速さに応じて最適化された記憶タイムスケールを選択できる。 動作特性の検証では、有効動作光強度が5μW/cm²未満と従来比2桁以上の低消費電力を実現し、極微弱光下でも安定した成像が可能であることを確認した。人工知能のニューラルネットワークへパラメータを入力した手書き数字認識テストでは、数百回の学習サイクルを経て90%以上の精度を達成し、半導体特有のパラメータばらつきの耐性も示した。同センサーは直近の光強度変化をハードウェアレベルで保持するため、従来の逐次フレーム解析に比べ動きの検出効率を大幅に向上させ、センサー側での基礎的パターン処理を可能にする。 チェン准教授は、商用カメラが継続的なデータ転送に要するエネルギーを削減するため、この技術を応用したエッジAIや自律移動体の視覚システムにおいて、リアルタイム処理と省エネ化の両立に貢献すると指摘する。現時点は4画素×4画素の原型検証段階であり、研究チームは今後、大型アレイ化と実撮像プロトタイプへの統合を進め、センサーオンデバイン処理の実用性をさらに検証する計画である。本研究の成果は学術誌Advanced Functional Materialsに掲載された。