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盛锐大视界佳书■40纳秒之内完成图像分类，图像传感器自带神经网络登上Nature

【盛锐大视界佳书■40纳秒之内完成图像分类，图像传感器自带神经网络登上Nature】尽管科学家和研究者一直在探索新型的计算形式 ， 但目前电子计算仍然是绝对的主流 。 随着以深度学习为代表的人工智能技术的兴起 ， 人们也开始关注如何开发出能更有效、更高速地执行神经网络运算的计算硬件 。 最近 ， 《Nature》也刊登一则新研究 ， 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 。 过去 ， 我们做图像分类都是分成好几步：先用传感器收集图像模拟信号 ， 数模转换后再交给计算机处理 。 整个过程既耗能又费时 ， 就像眼睛把图像传给大脑 。
盛锐大视界佳书■40纳秒之内完成图像分类，图像传感器自带神经网络登上Nature
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而今天 ， Nature这篇新研究开拓性在于 ， 直接让“眼睛”处理图像 。 利用新感光元件 ， 仅仅40纳秒即可完成图像分类 ， 比交给计算机处理快了几十万倍 。 只要一块芯片 ， 相机秒变智能终端 。 与人脑一样 ， 新芯片能以纳秒级的速度感知、分类简单的图像 。 除了快以外 ， 因为芯片采用的基本元件是光电二极管 ， 只依靠光就能「发电」并完成计算 ， 运行速度受限于电路中电子的速度 。
为了将神经网络「印刻」到图像传感器上 ， 研究者在芯片上构造了一种光电二极管网络 ， 这些光电二极管非常微小 ， 且对光非常敏感 。 我们可以通过改变电压来增加或减少每个二极管对光的响应 ， 从而调整每个二极管的灵敏度 。
盛锐大视界佳书■40纳秒之内完成图像分类，图像传感器自带神经网络登上Nature
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这样的传感器可以用来做什么？事实上 ， 这项技术在实际落地应用之前 ， 还有许多工作要做 。
首先 ， 用于自动驾驶车辆和机器人技术的神经形态视觉系统 ， 需要捕获具有广阔视野的三维动态图像和视频 。 而当前使用的图像捕获技术通常将3D现实世界转换为2D信息 ， 丢失运动信息和深度 ， 现有图像传感器阵列的平面形状也限制了广角相机的发展 。
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总而言之 ， 人工神经网络是一种灵感来自于大脑中信号处理过程的计算网络模型 。 这些模型可以极大提升许多机器学习任务的表现 ， 包括语音识别和图像识别 。 但是 ， 今天的计算硬件在实现神经网络方面还很低效 ， 这在很大程度上是因为其是为冯·诺依曼体系结构设计的 。 为了开发出为实现专为人工神经网络调节的电子架构 ， 使其能实现更高的计算速度和准确度 ， 人们已经付出了巨大的努力 。


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