厲害了我的AI相機！能獨立思考好似開掛，反應只在幾微妙！

這款設備將使用人造神經和突觸，從而提高自動駕駛汽車和無人機的性能。

編者按：通過人造神經和突觸，相機能夠像人腦一樣擁有獨立思考的能力，自主實現信息篩選。這將對未來產生什麼影響？本文編譯自Dhananjay Khadilkar在 Scientific American上發表的「Quick-Thinking AI Camera Mimics the Human Brain」。

歐洲研究者正在開發一款能獨立思考的相機，它具有類似於人腦的演算法，能夠像人類視網膜一樣處理圖像和光線。開發者希望它能證明，現在需要大型複雜計算機運作的人工智慧將很快被植入小型消費設備中。正如AI相機能夠實現極佳的手機功能，該技術最大的影響是提高自駕汽車和無人機對於周圍環境的感知和反應速度。

計算機輔助的自駕汽車、無人機以及監控設備中的普通數碼相機捕捉了大量的信息，從而消耗了寶貴的內存空間和電池壽命。這些數據大多數是重複的，因為拍攝的畫面在幀與幀之間沒有變化。新的AI相機（也被稱為超低能耗event-based相機或ULPEC）將具有僅在相機準備好錄製新畫面或事件時才會啟動的像素感測器。皮埃爾大學的教授Ryad Benosman和巴黎視覺研究所視覺與自然計算組的領軍者Marie Curie表示，這一既省空間又省電的功能並不會使性能降低——這款相機會有新的電子元件，使其能夠在幾微秒（百萬分之一秒）內對光線變化或運動做出反應，相比之下，現在的數碼相機則需要幾毫秒（千分之一秒）。Benosman表示：「只有當光線穿過預設閾值射到像素感測器上時，它才會記錄。」Benosman的團隊正在開發用作相機大腦的人造神經網路的學習演算法。人造神經網路是一組互聯的計算機，它們的組合類似於有血有肉的人腦神經系統。互聯的計算機網路能夠在饋送到系統中的數據里找到模式，並通過被稱為「機器學習」的過程來過濾外部信息。這樣的網路「不僅可以獲取，而且可以處理無關信息，從而使得相機實現高速與低能耗，」Benosman表示。

AI相機的照片感測器——它的「眼睛」——將由許多半導體和硅晶片上的電路組成，將光線的變化轉換為電信號，發送到神經網路上。位於蘇黎世的瑞士聯邦理工學院的研究員S?ren Boyn表示，集成電路和被稱為憶阻器的新電子元件，將作為類似於突觸的連接物，用於處理電信號中的信息。Boyn工作的CNRS-Thales聯合研究部門正在和Benosman的團隊合作。內存電阻理論在1971年由加州伯克利大學的榮譽教授Leon Chua首先創建，2008年由惠普實驗室的研究員進行數學建模。該方法面臨的最大挑戰之一就是，憶阻器仍然在很大程度上處於發展階段，因此ULPEC項目預計在2020年以前不會出現成品。

法國科學研究機構CNRS/Thales正在研發ULPEC憶阻器。研究科學家Vincent Garcia表示，AI相機的憶阻器將由兩個電極和夾在中間的一層薄薄的鐵氧體材料構成。鐵電材料有正負兩極，施加電壓可以逆轉電荷。因此，「可以用電壓來調節憶阻器的阻力，」Garcia解釋說，「正如人腦的學習功能基於對連結神經的突觸的刺激，對電阻的調節有助於網路進行學習。」被刺激的突觸越多，連接越強，學習能力也隨之提升。

巴黎Chronocam公司正在設計相機的光學感測器，首席技術官員 Christoph Posch認為，仿生光學感測器和神經網路的組合，將使相機極好地適用於自駕汽車和自主無人機。「在自駕汽車中，在交通導航或確定行人的行動時，車載計算機必須做出迅速的反應，」Posch解釋，「ULPEC能夠迅速檢測並處理這些變化。」德國汽車設備製造商Bosch也參與了該項目，它們將調研相機將如何被用作計算機輔助的自動駕駛技術的一部分。

波爾多大學電子學助理教授Sylvain Saighi表示，研究員計劃在AI相機的微晶元上安置20,000個憶阻器。Saighi是一個ULPEC項目的負責人，項目資金約5,550,000美元。

荷蘭艾恩德霍芬科技大學微系統助理教授Yoeri van de Burgt研究如何構建人工突觸，他表示，將憶阻器神經系統的所有元件都放入一個微晶元中將是一大進步。「由於執行本地計算，它將更加安全，並且專用於無人機和自駕機的相機等特殊任務，」van de Burgt補充。他沒有參與ULPEC項目。

假設研究者們能夠成功，這種晶元將超越智能相機，因為它能夠自己執行各種複雜的計算，而不是通過雲端將任務分載到超級電腦上。Posch表示，如此一來，相機將成為決定底層憶阻器和其他技術是否運作的重要一步，並且決定如何把它們與未來的消費設備結合。這款相機具有新型感測器和憶阻器神經網路，使AI能夠內置在設備中，從而實現既智能又節能的目的。

36氪編譯組出品。編輯：郝鵬程

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