根據《應用物理快報》最近的一份報告，俄勒岡州立大學在新型光學傳感器的研發方面取得了很大進展。他們開發了一種新型光學傳感器，可以更逼真地模擬人眼感知物體變化的能力。這一成果有望在圖像識別、機器人和人工智慧領域帶來重大突破。
目前，信息處理算法和架構越來越像人腦，但接收信息的方式仍然是為傳統計算機設計的。為了充分發揮其潛力，像人腦一樣「思考」的計算機需要像人眼一樣「看」的圖像傳感器。
人眼大約有一億個感光細胞，但是視神經和大腦之間只有一百萬個連接，所以在傳輸圖像之前必須在視網膜中進行大量的預處理和動態壓縮。
傳統的傳感技術，如數位相機和智慧型手機中的晶片，更適合順序處理。每個傳感器都會產生一個信號，其幅度隨其接收的光強而變化，這意味著靜態圖像會使傳感器產生相對恆定的輸出電壓。
在新型視網膜形態傳感器中，利用了鈣鈦礦獨特的光電特性。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。因此，傳感器在靜態條件下保持相對安靜。當檢測到光照變化時，它會記錄一個短暫而尖銳的信號，然後迅速回到其基線狀態。
通過模擬一系列視網膜形態傳感器，研究人員預測了視網膜形態相機對輸入刺激的反應。比如棒球練習的模擬演示，內場球員是清晰可見、明亮的移動物體，而看臺等相對靜止的物體逐漸消失。更引人注目的是，一隻鳥飛入視野，然後停在一個看不見的餵鳥器上，幾乎消失，但起飛時又重新出現。
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。例如，如果機器人使用這些傳感器來跟蹤目標的運動，其視野中的任何靜態都不會引起響應。目標一旦移動，就會產生高壓，不需要任何複雜的圖像處理，立即告訴機器人目標的位置。
這種新型傳感器也可以與神經形態學計算機完美匹配。與傳統計算機不同，神經形態計算機是模擬人腦的大規模並行網絡，為下一代人工智慧用於自主車輛、機器人和高級圖像識別提供支持。
主編圈
人腦處理的信息80%以上是通過眼睛獲得的，視覺系統的信息處理能力很大程度上取決於視網膜的結構和功能。因此，建造一個能與人眼媲美，能同步檢測和處理信息，或者真正模仿自然生物眼睛的視網膜傳感器——，一直是很多工程師的夢想。近年來，這一領域開始出現有價值的突破，如本文中的光學傳感器就是其中之一。然而，這項技術可能至少需要十年才能在實踐中得到應用。