（文章來源：EETOP）

近日來自維也納大學(xué)的一組研究人員開發(fā)了一種圖像識(shí)別芯片，可以在數(shù)十納秒內(nèi)完成圖像識(shí)別。終于解決了即時(shí)圖像識(shí)別的大難題！即時(shí)圖像識(shí)別這一壯舉是如何實(shí)現(xiàn)的？將有哪些應(yīng)用？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由與輸入和輸出互連的加權(quán)節(jié)點(diǎn)組成。系統(tǒng)輸入示例數(shù)據(jù)，并將輸出結(jié)果與真實(shí)答案進(jìn)行比較。然后調(diào)整節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，直到輸出與真實(shí)數(shù)據(jù)匹配為止。

然后，將其他數(shù)據(jù)顯示給網(wǎng)絡(luò)，重復(fù)這個(gè)學(xué)習(xí)過程，直到它能夠可靠地識(shí)別數(shù)據(jù)并產(chǎn)生正確的輸出為止。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)，用于在強(qiáng)大的大型系統(tǒng)上識(shí)別高達(dá)1000幀/秒的圖像，而更常見的系統(tǒng)可以處理高達(dá)100幀/秒的圖像。盡管這對于非關(guān)鍵應(yīng)用是可以接受的，但在需要快速圖像識(shí)別的應(yīng)用中可能是一個(gè)缺點(diǎn)。例如，研究人員可能需要開發(fā)一種智能燃燒系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析發(fā)動(dòng)機(jī)的燃燒過程，從而使他們能夠確定燃料/空氣混合物。

在這種情況下，操作員將受益于幾乎可以即時(shí)處理圖像的設(shè)備。目前研究人員聲稱已經(jīng)完成了這種設(shè)備的研制工作。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滯后的原因是這樣的系統(tǒng)需要多個(gè)步驟：拍攝圖像、傳遞到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最后進(jìn)行處理。處理后，可以生成適當(dāng)?shù)?a target="_blank">信號(hào)和其他響應(yīng)。但是，整個(gè)過程依賴于傳統(tǒng)的CPU，后者以離散的時(shí)鐘周期運(yùn)行。為了解決這一障礙，來自TU Wein的研究人員團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)神經(jīng)圖像傳感器，將所有步驟組合到一個(gè)單獨(dú)的封裝中，可以在20納秒內(nèi)識(shí)別出圖像。

根據(jù)發(fā)表在《自然》雜志上的研究，他們的設(shè)備基于“可重構(gòu)的二維（2D）半導(dǎo)體光電二極管陣列，網(wǎng)絡(luò)的突觸權(quán)重存儲(chǔ)在連續(xù)可調(diào)的光響應(yīng)矩陣中”。研究人員使用的傳感器類似于傳統(tǒng)的圖像傳感器，它由一組光電二極管組成，記錄投射到芯片上的圖像。這種光敏元件是由二烯化鎢制成的，這種超薄材料只有三個(gè)原子那么厚。這些光敏元件與許多輸出元件相連。

研究人員通過將傳感器暴露在圖像上，并使用計(jì)算機(jī)程序調(diào)整每個(gè)像素的靈敏度來訓(xùn)練芯片。他們通過調(diào)整傳感器周圍的局部電場來做到這一點(diǎn)。然后改變傳感器上的像素，直到芯片的輸出與任何神經(jīng)元?jiǎng)幼骱箫@示給芯片的圖像匹配為止。

一旦經(jīng)過訓(xùn)練，芯片就不再需要調(diào)整，不需要主機(jī)干預(yù)芯片仍可以繼續(xù)識(shí)別圖像。芯片的輸出在50納秒內(nèi)完成。維也納大學(xué)研究人員目前使用的傳感器只有9個(gè)像素，但它已經(jīng)能夠識(shí)別不同的形狀。因?yàn)槊總€(gè)像素都與每個(gè)加權(quán)神經(jīng)元相連，所以它可以檢測多種模式。

盡管此傳感器不適用于識(shí)別復(fù)雜圖像，但它在高速環(huán)境（包括斷裂力學(xué)和顆粒檢測）中具有真正的潛力。這項(xiàng)研究的意義也可能會(huì)影響制造環(huán)境，在該環(huán)境中，條形碼和打印的數(shù)值數(shù)據(jù)會(huì)高速通過傳感器。傳感器在運(yùn)行期間不消耗任何電能這一事實(shí)也意味著該傳感器可能高度適用于低能耗環(huán)境，包括一次性電子產(chǎn)品和低能耗IoT系統(tǒng)。
（責(zé)任編輯：fqj）