一只AI的眼睛:光学设备模仿人类视网膜©Getty Images

对AI的眼睛:光学器件模仿人视网膜

设备响应其所看到的更改,这可以帮助其频率更快。

如果我们的人工智能能够像人类大脑一样思考,我们为什么要像普通电脑一样喂它数据?科学家通过考虑我们接收的感官输入并开发了由人眼的工作启发的光学装置来解决这个问题。俄勒冈州的研究人员发表了他们的研究 光学传感器,这可能使机器人组件更有效。

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使用过太阳能电池通常采用的光敏钙钛矿材料的超薄层,该装置适应其信号,因为它感测了不同的光强度。 Perovskites是化学材料,由携带正电荷和氧气或卤化物阴离子的金属原子组成,承载负荷将其层成一个有趣的格子。

带电的晶格结构,造成佩洛夫斯的独特属性,如 结构中的原子水平变化 可以改变其电气行为。这是使Perovskites优秀半导体的这些属性,能够从绝缘电力切换到导电。

与太阳能电池不同,所创建的器件不存储并使用提供为能量的光,而是响应变化照明。在这样做时,这些新的“视网膜形态”传感器将通过光线的变化发送信号来处理它们前面的图像。

John Labram博士 ,电气助理教授&计算工程最初受到他在背景中发挥的生物学讲座的启发,详细说明了人类的大脑和眼睛如何工作。我们的眼睛有光接收器,对光线变化敏感,但响应于恒定的照明。由此,他开始绘制潜在的设备来模仿我们眼中这些照片受体的加工行为。

这种变化通常与运动相关联,这使得这一领域的令人难以置信的重要发展 人工智能。俯瞰海滩,我们的眼睛被巨大,卷曲的波浪或海鸥猛扑淹没,以偷走我们的筹码。通过以这种方式优先考虑信息,我们需要更少的时间来解释我们的环境。

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对于人工智能,这转化为在视觉输入水平上更简单,更高效的处理,意味着AI系统可以将不同类型的信息组合在一起比目前的方式更快。

“您可以想象这些传感器被机器人跟踪对象的运动。其视野中的任何静态都不会引起响应,但是移动物体将注册高电压。这将在没有任何复杂的图像处理的情况下立即告诉机器人,在没有任何复杂的图像处理的情况下,“Labram博士说。

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目前,计算机以逐步的方式接收信息,处理输入作为一系列数据点,而该技术有助于构建更集成的系统。对于人工智能,研究人员正在试图构建含有神经元网络,传送细胞的人体大脑,能够并行地处理信息。 Labram的研究是朝着这个方向的重要一步,有可能被扩大用于机器人,图像识别和自动驾驶汽车。

为什么我们让机器人看起来像人类?

问:罗德拉野生,林肯问道

我们一直以创建类似于我们的自治机器的想法而着迷,如果他们需要与我们密切联系,我们更喜欢他们看起来很熟悉。

如本田的雅西哥,波士顿动力学的阿特拉斯等人类的机器人,以及意大利工业大学建造的儿童般的Icub是我们技术的惊人演示,但他们仍然有很长的路要走 - 当他们看起来几乎人类而不是人类而不是相当,他们最终 对我们来说非常怪异.

也许我们应该只让机器人成为他们需要的形状,以便最好地执行他们的功能。

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