微型设备模仿人类视觉和记忆能力
研究人员创造了一种小型设备，它能够以与人类类似的方式“看到”并创造记忆，这是朝着有朝一日拥有可以做出快速、复杂决策的应用程序(例如在自动驾驶汽车中)迈出的充满希望的一步。
神经形态发明是一种由传感元件、掺杂氧化铟实现的单芯片，它比人的头发细数千倍，并且不需要外部部件即可运行。
澳大利亚皇家墨尔本理工大学的工程师领导了这项工作，迪肯大学和墨尔本大学的研究人员也做出了贡献。
该团队的研究展示了一种可以捕捉、处理和存储视觉信息的工作设备。通过对掺杂氧化铟的精确工程设计，该设备模仿人眼捕捉光线的能力，像视神经一样预先包装和传输信息，并像我们的大脑一样在记忆系统中存储和分类信息。
该团队表示，总的来说，这些功能可以实现超快速决策。
团队负责人 Sumeet Walia 教授表示，新设备可以执行所有必要的功能——感知、创建和处理信息，以及保留记忆——而不是依赖外部能源密集型计算，后者会妨碍实时决策。
“迄今为止，在一个小型设备上执行所有这些功能已被证明是一个巨大的挑战，”RMIT 工程学院的 Walia 说。
“我们的发明使实时决策成为可能，因为它不需要处理大量不相关的数据，也不会因将数据传输到单独的处理器而减慢速度。”
团队取得了什么成就以及技术如何运作?
与之前报道的设备相比，新设备能够展示更长时间保留信息的能力，而不需要频繁的电信号来刷新内存。这种能力显着降低了能耗并提高了设备的性能。
他们的发现和分析发表在Advanced Functional Materials上。
第一作者和 RMIT 博士研究员 Aishani Mazumder 说，人脑使用模拟处理，这使得它能够使用最少的能量快速有效地处理信息。
“相比之下，数字处理是能源和碳密集型的，并且阻碍了快速的信息收集和处理，”她说。
“神经拟态视觉系统旨在使用与人脑类似的模拟处理，与当今的技术相比，它可以大大减少执行复杂视觉任务所需的能量
有哪些潜在的应用?
该团队使用紫外线作为他们实验的一部分，并正在努力将这项技术进一步扩展到可见光和红外线——具有许多可能的应用，例如仿生视觉、危险环境中的自主操作、食品保质期评估和高级法医学.
“想象一下，一辆自动驾驶汽车可以像人类司机一样看到和识别道路上的物体，或者能够快速检测和跟踪太空垃圾。这可以通过神经形态视觉技术实现。”
瓦利亚说，神经形态系统可以随着时间的推移适应新情况，随着经验的增加变得更有效率。
“传统的计算机视觉系统——不能像神经形态技术那样小型化——通常是用特定的规则编程的，并且不能那么容易地适应，”他说。
“神经形态机器人有可能在工人暴露于可能的塌方、爆炸和有毒空气的危险情况下长时间自主运行。”
人眼有一个视网膜可以捕捉整个图像，然后由大脑处理图像以识别物体、颜色和其他视觉特征。
Walia 说，该团队的设备通过使用在一个平台上捕获、存储和处理视觉信息的单元件图像传感器来模仿视网膜的功能。
“人眼非常擅长以比目前的相机和计算机更快、更有效的方式响应周围环境的变化，”他说。
“从眼睛中汲取灵感，多年来，我们一直致力于通过神经形态工程的过程，创造出具有类似功能的相机。”
支持研究
该团队使用了 RMIT 的微纳米研究设施以及显微镜和微分析研究设施。
这项工作还得到了澳大利亚研究委员会和国家计算基础设施的支持。
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