UCF研究人员开发模拟人眼的人工智能技术

中佛罗里达大学的研究人员开发了一种模拟眼睛视网膜的人工智能设备。

这一发展可能会导致先进的人工智能能够立即识别它所看到的东西，比如自动描述相机或手机拍摄的照片。该技术还应用于自动驾驶汽车和机器人技术。

该设备在ACSNano杂志的一项新研究中进行了详细介绍，在它可以看到的波长数量（从紫外线到可见光，再到红外光谱）方面，它的表现也超过了眼睛。

它的独特之处还在于它能够将三种不同的操作整合为一个。当前的智能成像技术，如自动驾驶汽车中使用的技术，需要对数据进行单独的传感、存储和处理。

研究人员说，通过结合这三个步骤，UCF设计的设备比当前技术快很多倍。该技术也非常小，数百个设备安装在一个一英寸宽的芯片上。

这项技术非常小，一英寸宽的芯片上安装了数百个设备。

“它将改变今天人工智能的实现方式，”研究首席研究员、UCF材料科学与工程系和纳米科学技术中心的助理教授TaniaRoy说。“今天，一切都是分立组件并在传统硬件上运行。在这里，我们有能力在一个小型平台上使用单个设备进行传感器内计算。”

该技术扩展了研究团队先前的工作，该研究团队创建了类脑设备，使人工智能能够在偏远地区和太空中工作。

“我们有设备，其行为类似于人类大脑的突触，但我们仍然没有直接向它们提供图像，”罗伊说。“现在，通过为它们增加图像传感能力，我们拥有了类似突触的设备，它们通过同时传感、处理和识别图像来充当相机中的‘智能像素’。”

该研究的主要作者、UCF物理系的博士生MollaManjurulIslam'17MS说，对于自动驾驶汽车，该设备的多功能性将允许在包括夜间在内的各种条件下更安全地驾驶。

“如果你在夜间驾驶自动驾驶汽车，并且汽车的成像系统只在特定波长下运行，比如可见波长，它就看不到前方的东西，”Islam说。“但在我们的案例中，使用我们的设备，它实际上可以看到整个情况”。

“目前还没有这样的报道设备，它可以同时在紫外范围和可见波长以及红外波长下工作，因此这是该设备最独特的卖点”他说。

该研究的主要作者、UCF物理系的博士生MollaManjurulIslam在芯片上检查了类似视网膜的设备。

该技术的关键是设计由二硫化钼和二碲化铂制成的纳米级表面，以实现多波长传感和记忆。这项工作是与UCF纳米科学技术中心和材料科学与工程系（UCF工程与计算机科学学院的一部分）联合任命的助理教授YeonWoongJung密切合作完成的。

研究人员通过感应和识别混合波长图像来测试该设备的准确性——一个紫外线数字“3”和一个红外部分，即数字的镜像，它们被放在一起形成一个“8”。他们证明该技术可以识别图案并将其识别为紫外线中的“3”和红外线中的“8”。

“我们获得了70%到80%的准确率，这意味着它们很有可能在硬件中实现，”研究人员表示，该技术可能会在未来五到十年内投入使用。