研究人员开发模拟人眼的光学传感器

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。这种光学传感器更擅长模拟人类眼睛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。

研究由俄勒冈州立大学工程学院的研究员约翰·拉布拉姆（John Labram）和研究生辛西娅·特鲁希略·埃雷拉（Cinthya Trujillo Herrera）领导，研究结果本月早些时候发表在《应用物理杂志》上。

之前的人眼设备

研究人员以前曾尝试开发人眼设备，也称为视网膜形传感器，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，这些层在过去由于其在太阳能方面的潜力而引起了注意。当暴露在光线下时，这些超薄层会从强电绝缘体变成强导体。

拉布拉姆是一名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，这些事情目前需要一个微处理器，”拉布拉姆说。

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、机器人和高级图像识别等应用中。类脑计算机模拟人类大脑中的并行网络，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，”拉布拉姆说。“然而，即使算法和架构被设计成越来越像人类大脑，系统接收的信息仍然是为传统计算机设计的。”

所有这些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。尽管有这么多光感受器，视神经只有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

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，但当光照条件变化时会注册短暂而尖锐的信号。然后它会迅速返回基线，这一切都归功于钙钛矿半导体的特性。

“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，然后打开灯并保持打开状态，”拉布拉姆说。“当光线打开时，你会得到一个大电压峰值，然后电压迅速衰减，尽管光线的强度是恒定的。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，”拉布拉姆说。“传感器光照强度预测高压输出的区域会亮起来，而低压区域会保持黑暗。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感范式。”

“最好的部分是，我们可以将任何视频输入到这些阵列中，并以与人类眼相同的方式处理信息，”拉布拉姆继续说。“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。视野中任何静止的物体都不会引发反应，但是移动的物体会注册高电压。这将告诉机器人物体的位置，而无需进行复杂的图像处理。”