传感器仿 新型光学传感器模仿人眼感知更逼真

新型光学传感器模仿人眼感知更逼真

来源：科技日报

科技日报北京12月9日电 （记者冯卫东）据《应用物理快报》近日报道，美国俄勒冈州立大学在新型光学传感器研发上取得重大进展。他们开发出一种新型光学传感器，可更逼真地模仿人眼感知物体变化的能力。这一成果有望带来图像识别、机器人技术和人工智能等领域的重大突破。

目前的信息处理算法和体系结构变得越来越像人的大脑，但信息接收的方式仍是为传统计算机设计的。为了发挥其全部潜能，更像人脑那样“思考”的计算机需要更像人眼那样“看”的图像传感器。

人眼包含约1亿个感光器，但视神经与大脑的连接只有一百万个，因此在传输图像之前，必须在视网膜中进行大量的预处理和动态压缩。

传统的传感技术，如数码相机和智能手机中的芯片，更适合顺序处理。每个传感器都会产生一个幅度随其接收的光强度而变化的信号，这意味着静态图像会使传感器产生较为恒定的输出电压。

在新型视网膜形态传感器中，利用了钙钛矿的独特光电性能。钙钛矿置于厚度仅几百纳米的超薄层中充当电容器，在光照下，它会从电绝缘体变为导体。因此传感器在静态条件下保持相对安静，当检测到光照变化时，会记录一个短而尖锐的信号，然后迅速恢复到其基线状态。

研究人员通过模拟一系列视网膜形态传感器，以预测视网膜形态摄像机如何响应输入刺激。例如，在棒球练习的模拟演示中，内场球员显示为清晰可见、明亮的运动物体，而看台等相对静止的物体逐渐消失。更加引人注目的是，一只鸟飞进了视野，然后停在一个看不见的喂鸟器上，几乎消失了，却在起飞时重新出现。

研究人员还可将任何视频输入这些模拟，并以与人眼基本相同的方式处理信息。比如让机器人用这些传感器来跟踪目标的运动，其视野中的任何静止状态都不会引起响应，一旦目标发生运动，则会产生高压，立即告诉机器人目标的位置，而无需进行任何复杂的图像处理。

这种新型传感器还能与神经形态计算机完美匹配。神经形态计算机与传统计算机不同，是一种模拟人脑的大规模并行网络，为用于自动驾驶汽车、机器人技术和高级图像识别中的下一代人工智能提供支持。

人脑所处理的信息，超过80%都是通过眼睛获得的，而视觉系统的信息处理能力，又很大程度上依赖于视网膜的结构和功能。因此，构建出一个可以媲美人眼、能够同步进行信息探测和处理功能的视网膜传感器——或者说，真实模仿自然界生物的眼睛，一直是许多工程师的梦想。近几年，这一领域已经开始出现非常有价值的突破，譬如本文中的光学传感器就是其中之一，不过，要想看到这一技术走向实际应用，或许至少还要十年以后。

视觉感知堪比人眼！这款突破性传感器模仿人类视网膜，有望带来 AI 重大进展

视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉是人类最基本的五种感觉，其中视觉极为关键，毕竟随着物种进化，眼睛作为人类最为精细、复杂的器官，感知能力无与伦比。

曾有神经科学、认知心理学研究表明，80％ 以上的外界信息都是通过视觉进入了我们的大脑。

技术代代革新之下，仿人眼的尝试不断涌现。

2015 年，美国明尼苏达州一位名为 Allen Zderad 的 68 岁男子在失明 10 年之后，凭借一双“仿生眼”重见光明。

2020 年 5 月，香港科技大学范智勇团队联合加州大学伯克利分校、美国劳伦斯伯克利国家实验室的一组研究人员，就视网膜问题提出了最新方案，甚至打造出了多项性能超越人眼的仿生眼。

而就在近日，美国公立研究型大学俄勒冈州立大学（Oregon State University）在光学传感器领域有了重大进展，更接近于人眼感知视野变化能力的传感器终于来了。

俄勒冈州立大学表示：

该传感器是图像识别、机器人和人工智能等领域的重大突破，突破性的仿人眼光学传感器是人工智能发展的关键一步。

打造新型视网膜传感器

2020 年 12 月 8 日，相关研究成果正式发表于《应用物理快报》，题为 A perovskite retinomorphic sensor（一种钙钛矿型视网膜传感器），论文作者为俄勒冈州立大学工程学院研究员、电气与计算机工程助理教授 John Labram 和研究生 Cinthya Trujillo Herrera。

哪怕最先进的超级计算机，复杂程度也无法与人脑相媲美。

最早，基于这一事实，神经形态计算领域的研究开始兴起，其设计目的是在执行机器学习任务时优于传统计算机，原理可以简要概括为一句话：将人脑（的一些方面）复制到硬件中。

论文介绍，虽然近年来这一领域取得了很大的进展，但几乎所有提供给神经形态处理器的输入信号仍然是为传统的 von Neumann 计算机体系结构设计的。

研究团队设计了一个简单的光敏电容器，并描述了它对光刺激的反应。

如下图 a 所示，该结构基于双层电介质：

底部为二氧化硅：二氧化硅高度绝缘，并且对光基本上没有反应。

顶部为钙钛矿：即甲基铵碘化铅（MAPbI3），这是一种具有大光电导响应的化合物，在光照下介电常数有显著变化，是电介质的理想候选材料，在光照下可以改变电容。

电极方面：

底部电极是高掺杂的硅，用作衬底。

顶部电极是 15nm 的、通过热蒸发沉积的金，被设计得足够薄，即便接触电阻很大，在导电时能对光照半透明。

John Labram 表示：

以前尝试制造仿人眼设备（视网膜视觉传感器）都是依靠软件或较为复杂的硬件。但我们设计的这种新型传感器，其操作包括在基础设计中，涉及了钙钛矿半导体的超薄层。当置于光下时，钙钛矿会从坚固的电绝缘体变为导体，它具有发展太阳能的潜力，近年来对于钙钛矿，学界也有着广泛的研究。

基于上述结构，当与外部电阻器串联时，电阻器两端的电压降（又称电位差）将在电容器充电/放电时暂时出现尖峰，然后恢复到其平衡值。也就是说，传感器会在照度变化时出现尖峰，在其他时候输出零电压（如上图 d 所示）。

研究团队设计的光敏电容器在设计和预期的用途上，都与别的科学团队以前研制的光电电容器不同——光电电容器被设计用来储存来自太阳辐射的能量，而上述传感器被设计用来检测神经形态计算中光学刺激的变化。

模仿人眼感知更加逼真

那么上述传感器实际的仿人眼效果如何呢？

首先，研究人员通过播放视频作为施加给传感器的光学刺激，模拟大型阵列。

结果表明：

对应视频的静止部分，传感器输出了较暗的视频；

对应视频的移动部分，传感器则输出了较亮的视频。

在没有光照的情况下缓慢移动时，传感器输出的较亮区域存在“鬼影”效应。

可见，传感器对于动态图像有着很明显的反应。

随后，研究人员向传感器施加了以特定角度排列的光刺激，作为另一种检验。

这一实验受到了 20 世纪 50、60 年代一项发现的启发——科学家们注意到猫的某些神经元对以特定角度排列的光刺激有强烈的反应。科学家们认为，这是视网膜中一些细胞的特定排列导致了超极化、去极化，它们对光学刺激会产生反应。

因此，研究人员选择测量两个值：电容器两端的电压降（C 传感器）和电阻器两端的电压降（R 传感器）。

结果如上图所示，这种传感器的确会对某个方向的刺激做出更强烈的反应。

上述两项实验表明，这一传感器的人眼感知模仿能力的确较强。

不仅如此，研究人员还认为，由于这是一种传感器，它不需要任何复杂的读出算法或后处理，它可直接输出电压，电压取决于传感器所瞄准的物体的方向。

John Labram 表示：

新型传感器将与神经形态计算机完美匹配，将为下一代人工智能的应用提供动力，如自动驾驶汽车、机器人技术和先进的图像识别。

引用来源：

https://aip.scitation.org/doi/full/10.1063/5.0030097

https://today.oregonstate.edu/news/breakthrough-optical-sensor-mimics-human-eye-key-step-toward-better-artificial-intelligence

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