新技术让人工智能拥有像人类一样的眼睛

　　最近发表在《ACS Nano》上的一项研究对这项技术进行了描述，在它能感知的波长范围方面，从紫外线到可见光再到红外光谱，它的表现也比眼睛更好。

　　它将三种不同的操作融为一体的能力则进一步促进了它的独特性。目前可用的智能图像技术如自动驾驶汽车中的技术都需要单独的数据处理、记忆和感应。

　　研究人员称，通过整合这三个程序，UCF设计的设备要比现有技术快得多。在一个一英寸宽的芯片上装有数百个设备，该技术也相当紧凑。

　　“它将改变今天实现AI的方式，”研究的论文主要调查者、加州大学旧金山分校材料科学与工程系和纳米科学技术中心的助理教授Tania Roy说道，“今天，所有的东西都是分立元件并在传统硬件上运行。而在这里，我们有能力在一个小平台上使用单一设备进行传感器内计算。”

　　这项技术扩展了研究小组以前的工作，该小组创造了类似大脑的设备，这可以使AI在偏远地区和空间工作。

　　Roy说道：“我们有一些设备，它们的行为就像人脑的突触一样，但我们仍没有直接向它们提供图像，。现在，通过向它们添加图像感应能力，我们有了类似于突触的设备，通过同时感应、处理和识别图像，像相机中的‘智能像素’一样发挥作用。”

　　该研究的论文第一作者、加州大学物理系博士生Molla Manjurul Islam'17MS指出，对于自动驾驶车辆来说，该设备的多功能性将使其在一系列条件下的驾驶更加安全，包括在晚上。

　　“如果你在夜间乘坐你的自动驾驶汽车，而汽车的成像系统只在一个特定的波长下工作，例如可见光波长，它将看不到它前面的东西。但在我们的案例中，通过我们的设备，它实际上可以看到整个状况，”Islam介绍道，“目前还没有报道过这样的设备，它可以同时在紫外线范围和可见光波长以及红外线波长下工作，所以这是该设备最独特的卖点。”

　　该技术的关键是由二硫化钼和二碲化铂制成的纳米级表面工程，其可以帮助实现多波长传感和记忆。这项工作是跟YeonWoong Jung密切合作完成的，他是UCF纳米科学技术中心和材料科学与工程系的助理教授。

　　研究人员通过让该设备感知和识别混合波长的图像来测试其准确性--一个紫外线数字“3”和一个红外线部分即数字的镜像，放在一起形成一个“8”。他们证明了该技术能够分辨出这些图案并将其识别为紫外线中的“3”和红外线中的“8”。

　　研究报告的论文共同作者、UCF电子和计算机工程系的博士生Adithi Krishnaprasad '18MS表示：“我们得到了70%到80%的准确率，这意味着他们有非常好的机会可以在硬件中实现。”

　　研究人员称，这项技术可能在未来5到10年内投入使用。