俄勒岡州立大學在開發新型光學傳感器方面取得了重大進展，應用物理學快報最近報道。他們已經開發出一種新型光學傳感器，可以更逼真地模仿人眼感知物體變化的能力。這一成果有望為圖像識別、機器人技術和人工智能等領域帶來重大突破。

但是，即使用於處理信息的算法和體系結構變得越來越像人的大腦，但這些系統接收的信息仍然是為傳統計算機設計的。換句話說：為了發揮其全部潛能，更像人類大腦那樣思考的計算機需要更像人眼看到的圖像傳感器。universities in hong kong

人眼包含約1億個感光器，但視神經與大腦的連接企業只有一百萬個，因此在數據傳輸系統圖像處理之前，必須在通過視網膜中進行分析大量的預處理和動態信息壓縮。

傳統的傳感技術，如數碼相機和智能手機中的芯片，更適合順序處理。每個傳感器產生一個信號，其幅度隨其接收的光的強度而變化，這意味著靜止圖像使傳感器產生更恒定的輸出電壓。

在新型視網膜形態傳感器中，利用了鈣鈦礦的獨特光電性能。鈣鈦礦被放置在厚度只有幾百納米的超薄層中，作為電容器。在光照下，它會從電絕緣體變成導體。所以傳感器在靜態條件下保持相對的安靜狀態，在檢測到光照變化時記錄一個短暫的，尖銳的信號，然後迅速回到它的基線狀態。

研究人員模擬了一系列視網膜形態傳感器，以預測視網膜形態學相機對輸入刺激的反應。例如，在棒球練習的模擬演示中，內場球員看起來清晰可見，明亮移動的物體，而相對靜止的物體(如看台)逐漸消失。更令人吃驚的是，一只鳥飛入視野，然後停在一個看不見的鳥喂食器上，幾乎消失，直到起飛時又重新出現。

研究人員還可以將任何視頻輸入到這些模擬中，並以與人眼基本相同的方式處理信息。比如讓機器人用這些傳感器來跟蹤目標的運動，其視野中的任何靜止狀態都不會引起響應，一旦目標發生運動，則會產生高壓，立即告訴機器人目標的位置，而無需進行任何複雜的圖像處理。iot classroom

這種新型傳感器還能與神經形態計算機完美匹配。神經形態計算機與傳統企業計算機通過不同，是一種可以模擬人腦的大規模並行網絡，為用於自動駕駛汽車、機器人教育技術和高級圖像信息識別中的下一代人工智能應用提供社會支持。

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