據(jù)外媒報道，維也納工業(yè)大學(xué)（TU Wien）的研究人員研發(fā)了一款內(nèi)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超高速圖像傳感器，經(jīng)過訓(xùn)練，該款傳感器可用于識別物體。

（圖片來源：維也納工業(yè)大學(xué)）

如今，自動圖像識別技術(shù)被廣泛采用，有些計算機程序能夠可靠地診斷出皮膚癌、為自動駕駛汽車導(dǎo)航或控制機器人。到目前為止，上述應(yīng)用都需要依賴普通攝像頭對圖像數(shù)據(jù)進行評估，而該過程非常耗時，特別是當每秒記錄的圖像數(shù)量很大時，會產(chǎn)生大量難以處理的數(shù)據(jù)。

因此，維也納工業(yè)大學(xué)的科學(xué)家們采取了一種不同的方法，利用了一種特殊的2D材料，研發(fā)了一種圖像傳感器，經(jīng)過訓(xùn)練可用于識別特定物體。該芯片代表了一種具備學(xué)習(xí)能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無需由計算機讀取和處理數(shù)據(jù)，該芯片本身就可以在納秒內(nèi)提供當前所看到的信息。

（圖片來源：維也納工業(yè)大學(xué)）

學(xué)習(xí)硬件

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種與人腦類似的人工系統(tǒng)，人腦的神經(jīng)細胞與其他神經(jīng)細胞相連，當一個細胞處于活躍狀態(tài)時，會影響到鄰近神經(jīng)細胞的活動。在計算機上進行人工學(xué)習(xí)的原理也與人腦完全相同，對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)字化模擬，改變該網(wǎng)絡(luò)上的一個節(jié)點對另一個節(jié)點的影響強度，直到該網(wǎng)絡(luò)顯示出研究人員所需的行為。

研究人員表示：“通常，需要逐像素讀取圖像數(shù)據(jù)，然后再在計算機上處理圖像數(shù)據(jù)。我們則將具備人工智能功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接集成到圖像傳感器的硬件中，從而使物體識別速度提升了好幾個數(shù)量級。”

該芯片由維也納工業(yè)大學(xué)研發(fā)和制造，基于一種由二硒化鎢制成的光電探測器打造，二硒化鎢是一種超薄的材料，只由三層原子層組成。該光電探測器（攝像頭系統(tǒng)的“像素”）被連接到少量的輸出元件上，而此類輸出元件會提供物體識別的結(jié)果。

（圖片來源：維也納工業(yè)大學(xué)）

在不斷變化的靈敏度條件下學(xué)習(xí)

研究人員表示：“在我們的芯片中，我們可以專門調(diào)整每個探測器元件的靈敏度，換句話說，我們可以控制影響輸出信號的探測器接收信號的方式。我們所要做的就是直接在光電探測器上調(diào)整局部電場，此種調(diào)整是在計算機程序的幫助下，在外部完成。例如，可以采用傳感器記錄不同的字母并逐步改變單個像素的靈敏度，直到某個字母總是精確地指向相應(yīng)的輸出信號。芯片中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是這樣配置的，可以讓網(wǎng)絡(luò)中的某些連接更強，另一些連接更弱?！?/p>

一旦學(xué)習(xí)過程完成，就不再需要計算機了，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以獨立工作了。如果將某個字母呈現(xiàn)給傳感器，就可以在50納秒內(nèi)生成訓(xùn)練好的輸出信號，例如，一個數(shù)字代碼，表示芯片剛剛識別出的字母。

當物體需要高速運動時，也可識別物體

研究人員表示：“目前，我們研發(fā)的測試芯片很小，但是可以根據(jù)想要解決的任務(wù)將其輕松擴展。原則上，此種芯片也可通過訓(xùn)練，用于區(qū)分蘋果和香蕉，但是我們希望其能夠更多地應(yīng)用于科學(xué)實驗或其他特殊應(yīng)用?！?/p>

此外，該技術(shù)還可用于極其高速的應(yīng)用：“從斷裂力學(xué)到粒子探測等多個研究領(lǐng)域，可以用于研究短時間內(nèi)發(fā)生的事件?！?/p>