研究人员创造了一个小设备，以类似于人类的方式“看到”并创建记忆，朝着将来拥有能够做出快速而复杂决策的应用程序（例如无人驾驶汽车）迈出了有希望的一步。

这项神经形态学发明是一个单芯片，配备了一种感应元件——掺杂的氧化铟，其厚度是人类头发的数千倍，并且不需要外部零件进行操作。

澳大利亚皇家墨尔本理工大学的工程师带领了这项工作，Deakin大学和墨尔本大学的研究人员也做出了贡献。

该团队的研究展示了一种能够捕获、处理和存储视觉信息的工作设备。通过掺杂氧化铟的精确工程，该设备模仿了人眼捕捉光线的能力，预先打包和传输信息，就像光神经一样，并像我们的大脑那样对其进行存储和分类。

团队表示，这些功能的集成可以开启超快速决策的能力。

团队领导Sumeet Walia教授表示，新设备可以执行所有必要的功能，包括感应、信息创造和处理以及记忆保留，而不是依赖于外部大量能耗的计算，这种计算方式会阻碍实时决策的进行。

“在一个小设备上执行所有这些功能一直是一个巨大的挑战，直到现在，”来自RMIT工程学院的Walia说。“我们的发明使实时决策成为可能，因为它不需要处理大量无关数据，也不会因数据传输到不同处理器而变慢。”

团队取得了什么成就，技术是如何工作的？

新设备能够在无需频繁发出电信号来刷新记忆的情况下，比之前报道的设备能够更长时间地保持信息，而且这种能力显著降低了能量消耗并增强了设备的性能。

这个团队的研究题为“集成光感应和传感器神经形态计算的3nm薄掺杂氧化铟持久光电流”，已经在《高级功能材料》上发表。

第一作者和RMIT博士研究员Aishani Mazumder表示，人脑使用模拟处理，这使它能够快速、高效地处理信息，并使用最少的能量。

她说：“相比之下，数字处理消耗的能源和碳排放量很大，并且抑制了快速信息收集和处理。神经形态视觉系统被设计为使用类似于人脑的模拟处理方式，与今天的技术相比，可以大大减少执行复杂视觉任务所需的能量。”

有哪些潜在的应用？

该团队在实验中使用了紫外线，正在努力将这一技术进一步拓展到可见光和红外光领域，具有许多可能的应用，如仿生视觉、在危险环境下进行自主操作、食品保质期评估和先进的法医学等。

想象一辆能够像人类驾驶员一样看到并识别道路上物体的自动驾驶汽车，或者能够快速检测并追踪空间垃圾。这在神经形态视觉技术的帮助下是可能的。

Walia表示，神经形态学系统可以随着时间的推移适应新情况，随着经验的增加变得更加高效。

“传统的计算机视觉系统不能像神经形态技术一样被微型化，通常都是按照特定规则进行编程，无法像神经形态机器人一样容易地进行适应，”他说。“神经形态机器人有潜力在可能发生塌方、爆炸和有毒气体的危险情况下独立运行，为长时间服务。”

人类眼睛只有一个视网膜，可以捕捉整个图像，然后通过大脑处理来识别对象、颜色和其他视觉特征。

团队的装置模拟了视网膜的功能，使用单元素图像传感器在一个平台上捕获、存储和处理视觉信息，瓦利亚说。

他说："人类的眼睛在对周围环境的变化做出反应方面非常擅长，比目前相机和计算机更快、更高效。受眼睛的启发，我们已经多年致力于通过神经形态学工程的过程，创造具备类似能力的相机。"