研究者が人間の目を模倣する光学センサーを開発

オレゴン州立大学の研究者は、新しい光学センサーを使用して人間を模倣する人工知能の可能性を実証しました。 この光学センサーは、視野内の変化を認識する人間の目の能力を模倣するのに優れています。

この開発は、画像認識、ロボット工学、AIなどの分野に大きな影響を及ぼします。

OSU工科大学の研究者ジョン・ラブラム氏と大学院生のシンシア・トルヒーロ・エレーラ氏が主導したこの研究は、今月初めに雑誌で発表された。 アプライドフィジックスレターズ. 

以前のヒューマンアイデバイス 

研究者らはこれまで、網膜型センサーとも呼ばれるタイプの人間の目のデバイスの開発を試みてきたが、多くの場合、ソフトウェアまたは複雑なハードウェアが使用されていた。 しかし、この新しいデバイスはペロブスカイト半導体の極薄層を使用しており、これは太陽エネルギー利用の可能性があるため過去に注目を集めていました。 光にさらされると、これらの極薄層は強力な電気絶縁体から強力な導体に変化します。

Labram は電気工学とコンピューター サイエンスの助教授であり、国立科学財団の支援を受けて研究を主導しています。

「現在はマイクロプロセッサが必要な処理を単一のピクセルが実行していると考えることができます」とラブラム氏は言う。

次世代の AI は、特に自動運転車、ロボット工学、高度な画像認識などのアプリケーションにおいて、ニューロモーフィック コンピューターを活用することが期待されています。 ニューロモーフィック コンピューターは人間の脳の並列ネットワークを模倣しますが、従来のコンピューターは情報を順番に処理します。

「人々はこれをハードウェアで複製しようとし、かなり成功しています」とLabram氏は述べています。 「しかし、情報を処理するために設計されたアルゴリズムとアーキテクチャはますます人間の脳のようになりつつありますが、これらのシステムが受け取る情報は、従来のコンピューター用に明確に設計されています。」

これらすべては、コンピューターが人間の目の役割を果たすイメージ センサーを必要とすることを意味します。イメージ センサーは約 100 億個の光受容体で構成されています。 この膨大な数にもかかわらず、視神経には脳との接続が 1 万個しかありません。つまり、画像が送信される前に網膜は多くの前処理と動的圧縮を経験します。

網膜型センサー

研究者らが開発した網膜型センサーは、静的条件下では強く反応しないが、照明が変化すると短く鋭い信号を記録する。 その後すぐにベースラインに戻りますが、これはすべてペロブスカイトによるものです。

「私たちのテスト方法は、基本的に、暗闇の中にしばらく放置し、その後ライトをオンにしてそのまま放置するというものです」とラブラム氏は語った。 「光が点灯するとすぐに、大きな電圧スパイクが発生し、光の強度が一定であっても、電圧はすぐに減衰します。 そしてそれが私たちが望んでいることなのです。」

研究チームは、さまざまな網膜型センサーをシミュレートし、網膜型ビデオ カメラが入力刺激にどのように反応するかを予測できるようにしました。

「ビデオを一連の光強度に変換し、それをシミュレーションに組み込むことができます」とLabram氏は述べています。 「センサーから高電圧出力が予測される領域は点灯しますが、低電圧領域は暗くなります。 カメラが比較的静止している場合は、動いているすべてのものが強く反応していることがはっきりとわかります。 これは、哺乳類の光センシングのパラダイムにかなり当てはまります。」

「このシミュレーションの良い点は、これらのアレイの XNUMX つにあらゆるビデオを入力し、人間の目と基本的に同じ方法でその情報を処理できることです」と Labram 氏は続けました。 「たとえば、これらのセンサーが物体の動きを追跡するロボットによって使用されると想像できます。 視野内に静止しているものは応答を引き起こしませんが、動いている物体は高電圧を記録します。 これにより、複雑な画像処理を行わずに、物体がどこにあるかをロボットに即座に伝えることができます。」