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Single-device in-sensor computing for multi-channel multiply-accumulate operations
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AI
DOI：10.1038/s41467-026-76950-1.png)
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摘要
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近期在传感器内计算方面的进展展示了在感知前端集成传感与计算技术的潜力；然而，许多现有方法依赖于定制化设备，面临可扩展性、均匀性和功耗挑战。本文提出了一种跨平台的传感器内计算策略，将乘累加运算直接嵌入物理传感过程。我们识别了计算中的进位传播与传感器指数衰减响应之间的数学同构关系，建立了一般性LinExp-τ原理，使各类传感设备能够作为高效计算单元运行。该方法在半导体光电探测器、氧化物晶体管和导电聚合物基神经探针等多种设备上得到实验验证。高速光电探测器实现达到了吉级运算速率，具有高面积效率，核心运算期间静态功耗为零。除设备级性能外，该架构还支持实时视觉预处理和传感器内生理信号求解，包括事件驱动的功能近红外光谱技术。这些结果为传感即计算系统提供了可扩展、高能效的框架。传感器内计算虽然集成了传感与计算功能，但在多设备均匀性和信号集成方面仍面临挑战。Wang等人提出了一种跨平台策略，从不同物理响应中提取统一的数学特征，使各类传感器能够作为高效计算单元运行。
