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加速电气化进程 法雷奥携手Atul及本田

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时间:1900/1/1 0:00:00

据国外媒体报道,中佛罗里达大学(UCF)开发了一种人工智能(AI)设备,可以模仿眼睛的视网膜。这项研究可能会导致先进的AI技术,可以立即识别你看到的东西,例如自动解读相机或手机拍摄的照片。此外,这项技术还可以用于自动驾驶汽车和机器人。

研究人员测试了芯片上的设备(来源:中佛罗里达大学)

该装置能看到的波长超出了人眼能实现的范围,能看到紫外、可见光和红外光谱。它的独特之处在于它可以将三种不同的操作整合为一种。和自动驾驶汽车使用的技术一样,目前的智能成像技术需要分别感知、记忆和处理数据。UCF设计的装置可以将这三个步骤结合在一起,速度比目前的技术快得多。此外,该设备的尺寸非常小,一英寸的芯片上可以安装数百个这样的设备。

UCF材料科学与工程系和纳米科学技术研究中心助理教授塔尼亚·罗伊(Tania Roy)说:“这将改变现在人工智能的实现方式。今天,所有的设备都是独立的组件,运行在传统的硬件上。现在,我们可以在一个小平台上使用单个设备来计算传感器内部。”

研究小组在之前研究的基础上开发了这项技术。之前的研究是建立一个类似大脑的设备,可以让AI在偏远地区和太空工作。罗伊说:“我们有一些设备可以像人脑中的突触一样运转,但我们不直接为它们提供图像。现在,通过给它们添加图像感知,我们有了类似于突触的设备。通过同时感知、处理和识别图像,它可以和相机中的“智能像素”一样。”

UCF物理系的博士生Molla Manjurul Islam表示,对于自动驾驶汽车来说,设备的多样化功能可以使它们在夜间和其他条件下行驶更安全。

他说:“如果你在夜间驾驶自动驾驶汽车,而汽车的成像系统只在特定波长下工作,比如可见光波长,它将无法看到前方的情况。在这种情况下,我们可以用我们的设备看到整个情况。目前还没有出现这样的器件,即可以在紫外、可见光和红外波长范围内同时工作。”

该技术的关键是采用二硫化钼和碲化铂制成的纳米级技术,实现多波长传感和记忆功能。研究人员还测试了该设备的准确性,使其能够感知和识别混合波长的图像——紫外线范围内的数字“3”和红外线范围内的数字“8”(由镜像数字“3”一起组成)。测试证明,该技术可以识别图案,还可以识别紫外范围的“3”和红外范围的“8”。

UCF大学电子和计算机工程系的博士生阿迪蒂·克里什纳普拉萨德(Adithi Krishnaprasad)说:“设备的精确度已经达到了70%-80%,这意味着有很大的机会将其集成到硬件中。”研究人员还表示,该技术可能在未来5到10年内投入使用。

1据国外媒体报道,中佛罗里达大学(UCF)开发了一种人工智能(AI)设备,可以模仿眼睛的视网膜。这项研究可能会导致先进的AI技术,可以立即识别你看到的东西,例如自动解读相机或手机拍摄的照片。此外,这项技术还可以用于自动驾驶汽车和机器人。

研究人员测试了芯片上的设备(来源:中佛罗里达大学)

该装置能看到的波长超出了人眼能实现的范围,能看到紫外、可见光和红外光谱。它的独特之处在于它可以将三种不同的操作整合为一种。和自动驾驶汽车使用的技术一样,目前的智能成像技术需要分别感知、记忆和处理数据。UCF设计的装置可以将这三个步骤结合在一起,速度比目前的技术快得多。此外,该设备的尺寸非常小,一英寸的芯片上可以安装数百个这样的设备。

塔尼亚·罗伊,助理教授……UCF材料科学与工程系和纳米科学技术研究中心的sor说:“这将改变现在人工智能的实现方式。今天,所有的设备都是独立的组件,运行在传统的硬件上。现在,我们可以在一个小平台上使用单个设备来计算传感器内部。”

研究小组在之前研究的基础上开发了这项技术。之前的研究是建立一个类似大脑的设备,可以让AI在偏远地区和太空工作。罗伊说:“我们有一些设备可以像人脑中的突触一样运转,但我们不直接为它们提供图像。现在,通过给它们添加图像感知,我们有了类似于突触的设备。通过同时感知、处理和识别图像,它可以和相机中的“智能像素”一样。”

UCF物理系的博士生Molla Manjurul Islam表示,对于自动驾驶汽车来说,设备的多样化功能可以使它们在夜间和其他条件下行驶更安全。

他说:“如果你在夜间驾驶自动驾驶汽车,而汽车的成像系统只在特定波长下工作,比如可见光波长,它将无法看到前方的情况。在这种情况下,我们可以用我们的设备看到整个情况。目前还没有出现这样的器件,即可以在紫外、可见光和红外波长范围内同时工作。”

该技术的关键是采用二硫化钼和碲化铂制成的纳米级技术,实现多波长传感和记忆功能。研究人员还测试了该设备的准确性,使其能够感知和识别混合波长的图像——紫外线范围内的数字“3”和红外线范围内的数字“8”(由镜像数字“3”一起组成)。测试证明,该技术可以识别图案,还可以识别紫外范围的“3”和红外范围的“8”。

UCF大学电子和计算机工程系的博士生阿迪蒂·克里什纳普拉萨德(Adithi Krishnaprasad)说:“设备的精确度已经达到了70%-80%,这意味着有很大的机会将其集成到硬件中。”研究人员还表示,该技术可能在未来5到10年内投入使用。

标签:本田

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