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仿生之眼:RMIT开发类脑视觉芯片,赋能机器人实时感知能力 澳大利亚皇家墨尔本理工大学(RMIT University)的研究团队近期开发出一款微型“类脑”视觉装置,能够模拟人脑处理信息的方式,实现对手部动作的检测、记忆的存储以及视觉数据的实时处理,且无需依赖外部计算机。 该装置的核心材料为二硫化钼(MoS₂),这是一种具有原子级缺陷的金属化合物,能够像人脑中的神经元一样,对光线做出快速响应,并将其转化为电信号。通过化学气相沉积技术制备的超薄MoS₂层,能够模拟“泄漏积分-发放”(Leaky Integrate-and-Fire, LIF)神经元模型中的充放电行为,实现对环境变化的即时感知和记忆的形成,而无需大量的数据和能量消耗。 在实验中,该装置通过边缘检测技术识别手部动作,避免了逐帧捕捉的传统方法,从而减少了数据处理量和能耗。此外,研究团队还构建了一个基于MoS₂光响应特性的脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN),在静态图像任务中经过15次训练后达到75%的准确率,在动态任务中训练60次后准确率提升至80%,显示出其在实时视觉处理方面的强大潜力。 该技术的应用前景广阔,尤其在自动驾驶和先进机器人领域。通过即时检测场景变化并进行最小化的数据处理,该装置能够实现更快速、更高效的反应,有望提升自动驾驶车辆在危险或快速变化环境中的响应能力。此外,在制造业或个人助理等需要人机互动的领域,这项技术也有望增强机器人对人类行为的识别和反应能力。 目前,研究团队正在将单像素原型扩展为基于MoS₂的多像素阵列,并计划优化该装置以应对更复杂的视觉任务,提升能效,并与传统数字系统集成。他们还在探索其他材料,以扩展该技术在红外范围的能力,用于排放追踪和智能环境感知等应用。 该研究成果已发表在《Advanced Materials Technologies》期刊上,标志着自主技术领域向前迈出了重要一步。
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