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一种模仿人眼知觉的新型光学传感器

2020-12-15 10:45   来源: 互联网    浏览次数:3930

根据"应用物理学"的报道,俄勒冈州立大学在开发新的光学传感器方面取得了很大进展。他们开发了一种新型光学传感器,能够更真实地模拟人的眼睛感知物体变化的能力。这一结果有望在图像识别、机器人技术和人工智能领域取得重大突破。


目前,信息处理算法和体系结构越来越像人脑,但接收信息的方式仍然是为传统计算机设计的,为了充分发挥它们的潜力,更像人脑的"思考"计算机需要更像人眼那样"看得见"的图像传感器。


人眼包含大约1亿个感光器,但视神经与大脑只有一百万个连接,因此在传送图像之前,必须对视网膜进行大量预处理和动态压缩。

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传统的传感技术,如智能手机中的数码相机和芯片,更适合于顺序处理。每个传感器产生的信号,其幅度随接收光的强度而变化,这意味着静态图像将使传感器产生更恒定的输出电压。


在新的视网膜形态传感器中,利用了钙钛矿独特的光电特性。钙钛矿被放置在一个只有几百纳米厚的超薄层中,其厚度只有几百纳米,在光下从绝缘体转变为导体。因此,在静态条件下,该传感器保持相对安静,当检测到光的变化时,记录一个短而尖锐的信号,然后迅速恢复到其基线状态。


研究人员模拟了一系列视网膜形态传感器,以预测视网膜形态摄像机对输入刺激的反应。例如,在棒球训练的模拟演示中,内场球员似乎清晰地看到明亮的移动物体,而相对静态的物体(如站立)则逐渐消失。更引人注目的是,一只鸟飞进了视野,然后停在一个看不见的鸟喂食器上,几乎消失了,但在起飞时又出现了。


研究人员还可以在这些模拟中输入任何视频,并以与人眼基本相同的方式处理信息。例如,如果机器人使用这些传感器跟踪目标的运动,其视场中的任何静态状态都不会引起响应。一旦目标移动,它将产生高压,并立即告诉机器人目标的位置,而无需任何复杂的图像处理。


新的传感器还可以与神经形态学计算机完美地匹配。与传统的计算机不同,神经形态学计算机是一个大规模的模拟人脑的并行网络,它为用于自动驾驶仪、机器人技术和先进图像识别的下一代人工智能提供了支持。


主编圆点


人脑处理的信息有80%以上是通过眼睛获得的,视觉系统的信息处理能力在很大程度上取决于视网膜的结构和功能。因此,许多工程师一直梦想建立一种与人眼类似的视网膜传感器,能够同步检测和处理信息--或真正模仿自然生物的眼睛。近年来,在这一领域取得了非常有价值的突破,比如本文中的光学传感器就是其中之一,但从现在开始,这项技术可能至少要十年才能走向实际应用。




责任编辑:无量渡口
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