研究人员开发光学传感器模拟人眼

俄勒冈州立大学的研究人员已经展示了人工智能模拟人类的潜力，开发了一种新的光学传感器。这种光学传感器更好地模拟了人眼感知视野变化的能力。

这一发展对图像识别、机器人和人工智能等领域有着重大的影响。

该研究由OSU工程学院的研究员John Labram和研究生Cinthya Trujillo Herrera领导，于本月早些时候在Applied Physics Letters上发表。

之前的人眼设备

研究人员以前曾尝试开发各种人眼设备，也称为视网膜形传感器，它们通常使用软件或复杂的硬件。然而，这种新设备使用了超薄的钙钛矿半导体层，这些层曾因其在太阳能方面的潜力而引起关注。当这些超薄层暴露在光线下时，它们会从强电绝缘体变成强导体。

Labram是电气工程和计算机科学助理教授，他正在领导这项研究，并得到了国家科学基金会的支持。

“你可以把它想象成一个像素做的事情，目前需要一个微处理器，”Labram说。

下一代人工智能预计将由类脑计算机驱动，特别是在自动驾驶汽车、机器人和高级图像识别等应用中。类脑计算机模拟人脑中的并行网络，而传统计算机则顺序处理信息。

“人们已经尝试在硬件中复制这一点，并且取得了相当大的成功，”Labram说。“但是，尽管设计用于处理信息的算法和架构变得越来越像人脑，但这些系统接收的信息仍然是为传统计算机设计的。”

所有这一切意味着计算机需要一个图像传感器来模拟人眼，人眼由大约1亿个光感受器组成。尽管这个数字很庞大，但视神经中只有100万个连接到大脑，这意味着视网膜在图像传输之前会经历大量的预处理和动态压缩。

视网膜形传感器

由研究人员开发的视网膜形传感器在静态条件下不会强烈反应，但当光照条件发生变化时，它会记录短暂而尖锐的信号。然后它会快速恢复到基线，这一切都是由于钙钛矿的作用。

“我们测试它的方法是，基本上，我们让它在黑暗中停留一秒钟，然后打开灯光并保持灯光打开，”Labram说。“当灯光打开时，你会得到一个大电压尖峰，然后电压迅速衰减，尽管光照强度是恒定的。这就是我们想要的。”

该团队模拟了各种视网膜形传感器，这使他们能够预测视网膜形摄像机如何对输入刺激做出反应。

“我们可以将视频转换为一组光强度，然后将其放入我们的模拟中，”Labram说。“预测从传感器光强度输出较高的区域会亮起来，而输出较低的区域会保持黑暗。如果摄像机相对静止，你可以清楚地看到所有移动的物体都有强烈的反应。这在很大程度上遵循了哺乳动物的光学感知范式。”

“好的方面是，使用这种模拟，我们可以将任何视频输入到这些数组中，并以基本上与人眼相同的方式处理信息，”Labram继续说。“例如，你可以想象这些传感器被机器人用于跟踪物体的运动。任何静止的物体都不会引发反应，但是移动的物体会记录高电压。这将告诉机器人物体的位置，而无需进行任何复杂的图像处理。”