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新型AI光學(xué)傳感器有望給圖像識(shí)別、人工智能等領(lǐng)域帶來(lái)重大突破

機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)化 ? 來(lái)源:科技日?qǐng)?bào) ? 作者:科技日?qǐng)?bào) ? 2021-04-19 09:44 ? 次閱讀
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據(jù)《應(yīng)用物理快報(bào)》近日?qǐng)?bào)道,美國(guó)俄勒岡州立大學(xué)在新型光學(xué)傳感器研發(fā)上取得重大進(jìn)展。他們開(kāi)發(fā)出一種新型光學(xué)傳感器,可更逼真地模仿人眼感知物體變化的能力。這一成果有望帶來(lái)圖像識(shí)別、機(jī)器人技術(shù)和人工智能等領(lǐng)域的重大突破。

目前的信息處理算法和體系結(jié)構(gòu)變得越來(lái)越像人的大腦,但信息接收的方式仍是為傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的。為了發(fā)揮其全部潛能,更像人腦那樣“思考”的計(jì)算機(jī)需要更像人眼那樣“看”的圖像傳感器。

人眼包含約1億個(gè)感光器,但視神經(jīng)與大腦的連接只有一百萬(wàn)個(gè),因此在傳輸圖像之前,必須在視網(wǎng)膜中進(jìn)行大量的預(yù)處理和動(dòng)態(tài)壓縮。

傳統(tǒng)的傳感技術(shù),如數(shù)碼相機(jī)和智能手機(jī)中的芯片,更適合順序處理。每個(gè)傳感器都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)幅度隨其接收的光強(qiáng)度而變化的信號(hào),這意味著靜態(tài)圖像會(huì)使傳感器產(chǎn)生較為恒定的輸出電壓。

在新型視網(wǎng)膜形態(tài)傳感器中,利用了鈣鈦礦的獨(dú)特光電性能。鈣鈦礦置于厚度僅幾百納米的超薄層中充當(dāng)電容器,在光照下,它會(huì)從電絕緣體變?yōu)閷?dǎo)體。因此傳感器在靜態(tài)條件下保持相對(duì)安靜,當(dāng)檢測(cè)到光照變化時(shí),會(huì)記錄一個(gè)短而尖銳的信號(hào),然后迅速恢復(fù)到其基線狀態(tài)。

研究人員通過(guò)模擬一系列視網(wǎng)膜形態(tài)傳感器,以預(yù)測(cè)視網(wǎng)膜形態(tài)攝像機(jī)如何響應(yīng)輸入刺激。例如,在棒球練習(xí)的模擬演示中,內(nèi)場(chǎng)球員顯示為清晰可見(jiàn)、明亮的運(yùn)動(dòng)物體,而看臺(tái)等相對(duì)靜止的物體逐漸消失。更加引人注目的是,一只鳥(niǎo)飛進(jìn)了視野,然后停在一個(gè)看不見(jiàn)的喂鳥(niǎo)器上,幾乎消失了,卻在起飛時(shí)重新出現(xiàn)。

研究人員還可將任何視頻輸入這些模擬,并以與人眼基本相同的方式處理信息。比如讓機(jī)器人用這些傳感器來(lái)跟蹤目標(biāo)的運(yùn)動(dòng),其視野中的任何靜止?fàn)顟B(tài)都不會(huì)引起響應(yīng),一旦目標(biāo)發(fā)生運(yùn)動(dòng),則會(huì)產(chǎn)生高壓,立即告訴機(jī)器人目標(biāo)的位置,而無(wú)需進(jìn)行任何復(fù)雜的圖像處理。

這種新型傳感器還能與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)完美匹配。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)不同,是一種模擬人腦的大規(guī)模并行網(wǎng)絡(luò),為用于自動(dòng)駕駛汽車、機(jī)器人技術(shù)和高級(jí)圖像識(shí)別中的下一代人工智能提供支持。

人腦所處理的信息,超過(guò)80%都是通過(guò)眼睛獲得的,而視覺(jué)系統(tǒng)的信息處理能力,又很大程度上依賴于視網(wǎng)膜的結(jié)構(gòu)和功能。因此,構(gòu)建出一個(gè)可以媲美人眼、能夠同步進(jìn)行信息探測(cè)和處理功能的視網(wǎng)膜傳感器——或者說(shuō),真實(shí)模仿自然界生物的眼睛,一直是許多工程師的夢(mèng)想。近幾年,這一領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)非常有價(jià)值的突破,譬如本文中的光學(xué)傳感器就是其中之一,不過(guò),要想看到這一技術(shù)走向?qū)嶋H應(yīng)用,或許至少還要多年以后。

來(lái)源:摘自科技日?qǐng)?bào)

編輯:jq

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原文標(biāo)題:模仿人眼的AI光學(xué)傳感器有望帶來(lái)圖像識(shí)別、人工智能等領(lǐng)域重大突破

文章出處:【微信號(hào):jiqishijue2020,微信公眾號(hào):機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)化】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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