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俄勒冈州立大学的研究人员正在通过一种新型的光学传感器取得重大发展，这种新型光学传感器可以更密切地摹仿人眼感知其视野变化的能力。

该传感器是图像识别，机器人技术和人工智能等领域的重大突破。OSU工程学院研究员John Labram和研究生Cinthya Trujillo Herrera的发现今天发表在《应用物理快报》上。

电机工程和计算机科学助理教授拉布拉姆说，以前尝试创造人眼类型的设备(称为视网膜视传感器)是依靠软件或复杂的硬件。但是，这种新型传感器的操作是其基础设计的一部分，该技术使用了钙钛矿半导体的超薄层-近年来已广泛研究其太阳能潜能-当置于光下时，它会从牢固的电绝缘体变为牢固的导体。

拉布拉姆说：“您可以把它想象成一个需要做微处理器的事情，”他在国家科学基金会的支持下领导了这项研究。

Labram说，新的传感器可能与神经形态计算机完美匹配，后者将为自动驾驶汽车，机器人技术和高级图像识别等应用中的下一代人工智能提供动力。与传统的计算机按照一系列指令顺序处理信息不同，神经形态计算机被设计为摹仿人脑的大规模并行网络。

拉布拉姆说：“人们已经尝试在硬件中复制它，并且已经相当成功。”“但是，即使用于处理信息的算法和体系结构变得越来越像人的大脑，但这些系统接收的信息仍然是为传统计算机设计的。”

换句话说：为了发挥其全部潜能，更像人类大脑那样“思量”的计算机需要更像人眼“看到”的图像传感器。

眼睛是一个非常复杂的器官，包含约1亿个感光器。但是，视神经与大脑的连接惟独一百万。这意味着在可以传输图像之前，必须在视网膜中进行大量的预处理和动态压缩。

事实证明，我们的视觉特殊适合检测运动物体，对静态图像的兴趣相对较小，拉布拉姆说。因此，我们的光学电路优先考虑来自感光器的信号，这些信号检测光强度的变化-您可以注视某个固定点，直到外围视觉中的物体开始消逝为止，以此证明自己的现象，这种现象被称为Troxler效应。