人工突觸可實現接近人類的顏色辨別

日本東京理科大學 （TUS） 電子系統工程系工程系開發了一種開創性的自供電人工突觸，能夠以極高的精度區分顏色。該研究由同樣來自 TUS 的 Hiroaki Komatsu 先生和 Norika Hosoda 女士合著。

盡管人工智能和傳感器取得了重大進展，但機器視覺系統在處理每秒生成的大量視覺數據方面仍然面臨重大挑戰，這需要大量的電力、存儲和計算資源。這使得在智能手機、無人機或自動駕駛汽車等邊緣設備中部署視覺識別功能變得困難。研究人員開發的人工突觸是自供電的，解決了邊緣應用固有的功率限制。

然而，與必須捕獲和處理每個細節的傳統機器視覺系統不同，人類視覺系統有選擇地過濾信息，從而在消耗最少功率的同時實現更高的視覺處理效率。因此，模擬生物神經系統結構和功能的神經形態計算已成為克服計算機視覺中現有障礙的一種有前途的方法。然而，兩個主要挑戰仍然存在。第一個是實現與人類視覺相媲美的顏色識別，而第二個是無需外部電源以最大限度地降低能耗。

研究人員將兩種不同的染料敏化太陽能電池集成在一起，它們對不同波長的光有不同的反應，以產生它們的人工突觸。與需要外部電源的傳統光電人工突觸不同，擬議的突觸通過太陽能轉換發電。這種自供電能力使其特別適用于能源效率至關重要的邊緣計算應用。

廣泛的實驗表明，所得系統可以在可見光譜中以 10 納米的分辨率區分顏色。這種辨別力接近人眼的辨別力。此外，該器件表現出雙極響應，在藍光下產生正電壓，在紅光下產生負電壓。這使得通常需要多個傳統器件的復雜邏輯作成為可能。

“結果表明，這種下一代光電器件可以同時實現高分辨率的顏色辨別和邏輯運算，在具有視覺識別功能的低功耗人工智能系統中應用巨大潛力，”生野博士指出。

為了演示實際應用，該團隊在物理儲層計算框架中使用人工突觸來識別以紅色、綠色和藍色記錄的不同人類運動。該系統在僅使用單個設備對 18 種不同的顏色和運動組合進行分類時，實現了令人印象深刻的 82% 準確率，而不是傳統系統中所需的多個光電二極管。

這項研究的影響延伸到多個行業。例如，在自動駕駛汽車中，這些設備可以更有效地識別交通信號燈、路標和障礙物。在醫療保健領域，它們可以為監測生命體征（如血氧水平）的可穿戴設備供電，同時將電池消耗降至最低。

Ikuno 博士評論道：“我們相信這項技術將有助于實現具有接近人眼顏色辨別能力的低功耗機器視覺系統，應用于自動駕駛汽車的光學傳感器、醫療用途的低功耗生物識別傳感器和便攜式識別設備。