Международная группа ученых представила миниатюрный фотомемристор, который имитирует адаптацию человеческого зрения к яркому и тусклому свету. Разработка может быть полезна для систем машинного зрения в роботах, беспилотниках и камерах, говорится в исследовании Nature Communications.
Устройство решает проблему систем машинного зрения, которые теряют точность при резких перепадах яркости. Для беспилотников и роботов это критично: им нужно одновременно различать объекты в темной зоне и яркие источники света вроде фар встречных машин.
Разработка относится к нейроморфному машинному зрению — направлению, где сенсоры не только фиксируют изображение, но и выполняют часть обработки сигнала. Такой подход должен снизить нагрузку на вычислительную систему и ускорить реакцию на изменения в кадре.
Похожую задачу решают событийные камеры. Они фиксируют не каждый кадр целиком, а изменения яркости по отдельным пикселям, что дает низкую задержку, высокий динамический диапазон и меньший объем данных. Однако такие системы требуют специальных алгоритмов и пока имеют свои ограничения.
В основе прототипа лежит миниатюрный светочувствительный элемент размером около 0,5 мм. Ключевой компонент системы — фотомемристор на основе TiO2 и PEDOT:PSS. Принцип работы основан на реакции материалов на влажность: при слабом освещении структура активнее поглощает воду, из-за чего растут проводимость и светочувствительность. При ярком свете влага уходит, и чувствительность снижается.
В демонстрационной установке исследователи использовали массив 4 × 4 фотомемристоров и искусственную нейросеть. Система распознавала буквенные паттерны на фоне с разными уровнями яркости. Согласно статье, точность составила 91,3% при смешанном освещении, а процесс распознавания занял 7,5 с.
Что такое компьютерное зрение? (машинное обучение)
Напомним, в мае ученые представили Qumus — автономную ИИ-систему для экспериментов с квантовыми материалами.
