能够读取光的方向并自行重构工作模式的下一代偏振（polarization）传感器已经被开发出来。以往的图像传感器仅依赖（感知）光的亮度信息，在精确把握物体的方向性和表面结构方面存在局限。这也是自动驾驶汽车利用传感器在夜间行驶时，难以区分路面上的积水与沥青的原因。与此不同，新开发的传感器利用光在特定方向振动这一性质所体现的偏振信息，自主寻找最优状态并调节工作模式，由此与传统技术区分开来。
KAIST表示，生命化学工程系 Seo Junki 教授研究团队开发出了基于这一原理的“自我重构（self-reconfigurable）”偏振传感器阵列技术，并于12日对外公布。
为克服现有传感器的局限，研究团队构思了可同时识别光振动方向的偏振型传感器技术。此外，他们将不同材料碲（Te）与二硫化铼（ReS₂）结合成“异质结构”，有效实现了材料在不同晶体取向下对光产生不同响应的特性。
在对两种材料进行精密堆叠、使其交叉排列的过程中，应用了“外延原子层沉积（Epitaxial Atomic Layer Deposition）”技术。这种沉积方式的核心，是以原子层为单位精确堆叠材料，从而控制晶体结构。研究团队表示，通过这一工艺使两种材料的晶体结构实现精确嵌合，从而获得了较以往更高的可重复性和稳定性能。
该结构的一大特点是，无需外加电信号，仅依靠光就能自由调节传感器的工作状态。此外，当光照射时，在材料界面会发生电荷迁移及俘获现象，导致电流方向根据光的强度、波长、方向等条件发生翻转，呈现出一种名为“双极性光响应（bipolar photoresponse）”的光电反应。
（自左起）博士研究生 Jo Hanbin、博士后研究员 Wenxuan Zhu、教授 Seo Junki、硕博连读研究生 Kim Changhwan。KAIST
View original image更为重要的是，研究团队开发的技术可应用于由传感器本体直接处理数据的“传感器内计算（in-sensor computing）”结构，因此无需复杂运算过程，也能高效处理随时间变化的多维光学信息。
在实际实验中，研究团队确认该技术对运动物体的识别准确率超过95%，从而证明了其在自动驾驶和医疗诊断等领域的广泛应用潜力。
Seo 教授表示：“本次研究的意义在于，利用偏振信息为获取比传统传感器更为丰富的视觉信息的人工智能（AI）视觉技术提出了新的基础。”他还称：“这一成果也有望为今后实现低功耗、高效率的AI系统作出贡献。”
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此次研究中，博士后研究员 Wenxuan Zhu 与博士课程研究生 Kim Changhwan 担任共同第一作者，Seo Junki 教授担任通讯作者。研究成果已于上月14日发表在国际学术期刊《Nature Sensors》上。
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