2023-12-01 09:30
据外媒报道，虽然传统硅结构已经帮助计算机视觉发展了很长一段时间，不过，美国普渡大学（Purdue University）正从自然界中获取灵感，以研发另一种替代方案，而且该灵感的基础就是人造视网膜。与人类的视觉系统一样，该设备旨在感知变化，原则上比自动驾驶汽车和自动化机器人等应用中使用的、对计算要求较高的数字化摄像头系统更高效。
普渡大学科学学院化学系Richard and Judith Wien教授Jianguo Mei表示：“计算机视觉系统使用大量的能量，限制了其得到广泛应用。我们的长期目标是采用仿生技术，以较少的数据处理来解决动态成像挑战。通过模仿人类视网膜对光线的感知，我们的系统可以减少数据量，尽管在将软硬件集成起来使其应用于现实上还有很长的路要走。”
Mei教授及其团队从视网膜细胞的光感知中获得灵感。就像在自然界中一样，光会在研究人员打造的原型设备中触发电化学反应。反复暴露在光线下后，反应会稳定地慢慢增强，当光线退散后，反应也会缓慢地消散，从而创建让设备接收到光信息的有效记忆。此种记忆可用于减少理解场景必须处理的数据量，此种方法比传统的计算机视觉更节能、计算效率更高、容错性更强。
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