盖世汽车讯 据外媒报道，澳大利亚研究人员发明了一种小型设备，可以用与人类相似的方式“看到”和创造记忆，有助于未来实现可做出快速、复杂决策的应用，比如自动驾驶汽车。澳大利亚皇家墨尔本理工大学（RMIT University）的工程师们领导了该项研究，迪肯大学（Deakin University）和墨尔本大学（the University of Melbourne）的研究人员也做出了贡献。

研究人员正在演示用可见光做实验（图片来源：皇家墨尔本理工大学）

该项神经形态发明是一个单芯片，由掺杂氧化铟传感元件激活，比人的头发细数千倍，而且不需要外部部件来操作。

该团队的研究展示了一种捕捉、处理和存储视觉信息的工作装置。通过掺杂氧化铟的精确设计，该设备模仿了人眼捕捉光线的能力，可像光学神经一样预包装和传输信息，并能像大脑一样将信息存储和分类在记忆系统中。

研究小组负责人Sumeet Walia教授表示，该项新设备可以执行所有必要功能——感知、创建以及处理信息，还能保存记忆，而不是依赖外部的能量密集型计算，此种计算会阻碍实时决策。

工程学院的Walia教授表示：“迄今为止，在一个小设备上实现所有这些功能一直是一个巨大的挑战。我们的发明让实时决策成为了可能，因为需要处理大量无关数据，而且数据传输到单独的处理器也不会减慢速度。”

该团队实现了什么？该技术如何工作？

与之前报道的设备相比，新设备具有保留信息更长时间的能力，而不需要频繁的电子信号来刷新记忆。此种能力大大降低了能量消耗，提升了该设备的性能。

RMIT博士研究员Aishani Mazumder表示，人脑采用模拟处理，能够快速有效地处理信息，而且只用最少的能量。“相比之下，数字化处理是能源与碳密集型技术，阻碍了信息的快速收集与处理。神经形态视觉系统的设计采用了类似于人脑的模拟处理，与当今的技术相比，可以大大减少执行复杂视觉任务所需的能量。”

潜在应用是什么？

该团队采用紫外线作为实验的一部分，并正在努力进一步将该技术扩展至可见光与红外光，未来可实现许多可能的应用，如仿生视觉、危险环境中的自动驾驶操作、食品保质期评估与高级取证。

“想象一下，一辆自动驾驶汽车可以看到和识别道路上的物体，就像人类驾驶员可以或能够快速探测和跟踪太空垃圾一样。借助神经形态视觉技术，这将成为可能。”

Walia表示，随着时间的推移，神经形态系统可以适应新情况，经验越多，效率越高。他表示：“传统的计算机视觉系统——不能像神经形态技术那么小型化——通常是按照特定规则编程，不能轻易适应情况。神经形态机器人在危险情况下有可能长时间自主运行，而工人则可能会被暴露在塌方、爆炸和有毒空气中。”

人眼只有一个视网膜，可以捕捉整个画面，然后大脑对图像进行处理，以识别物体、颜色和其他视觉特征。

Walia表示，该团队的设备通过使用在一个平台上捕捉、存储和处理视觉信息的单元素图像传感器，模仿了视网膜的功能。

他表示：“人眼对周围环境变化做出的反应速度特别快，比现有的相机和计算机更高效。从人眼中获得灵感，我们努力研究了几年，通过神经形态工程工艺，创造了具有类似能力的相机。”