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《Nature》刊登AI视觉芯片新研发 图像处理速度提升2万倍
2020/3/6 11:18   智东西      关键字:《Nature》 图像处理 AI视觉芯片      浏览量:
传统的机器视觉技术通常能够每秒处理100帧图像,一些更快的系统则可以每秒处理1000帧,相比之下,新型的超高速机器视觉设备每秒可以处理2000万帧。
  近日,《Nature》刊登一则新研究,提供了一种新颖的AI视觉芯片研发方向。维也纳大学的电气工程师LukasMennel和他的同事们研发了一种新型的超高速机器视觉设备,用图像传感器将图像处理速度提升至传统技术的数千甚至上万倍。
  据介绍,新型图像传感器在工作时不会消耗任何电能,被检测的光子本身就可以作为电流供能。
  传统的机器视觉技术通常能够每秒处理100帧图像,一些更快的系统则可以每秒处理1000帧,相比之下,新型的超高速机器视觉设备每秒可以处理2000万帧。
  据悉,其视觉系统设计模仿了大脑对信息处理的方式,只用纳秒级时间就能完成简单图像的分类。
  新型的视觉系统芯片上的互连传感器(正方形)不仅可以采集信号,而且还可以用作ANN来识别简单特征,从而减少了传感器和外部电路之间的冗余数据移动。
  研究人员们在芯片上构建了一个光电二极管网络。这些光电二极管是对光敏感的微小单元,每个单元都包含几个原子层的二硒化钨,二硒化钨是一种可调节光响应的二维半导体材料。
  通过更改施加的电压,可以增加或减少该半导体对光的响应,从而分别调节每个二极管的灵敏度。改变光电二极管的光响应性,会改变网络中的连接权重。
  相当于把网络的训练结果直接放在传感器端,不用经过把训练权重送到外部存储器这一过程。这就将光电传感器网络变成了神经网络,并使其能够执行简单的计算任务。
  据介绍,目前,这些主要用在特定的科学应用,例如,流体动力学、燃烧过程或机械故障过程可从更快的视觉数据获取中受益。

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