今日のセンシング システムは、複雑なコンポーネントと、フレームごとに分析する精巧なアルゴリズムを必要とするため、効率が悪く、エネルギーを消費します。
人間の視覚システムに着想を得た新しいニューロモルフィック テクノロジーは、センサー、メモリ、および処理を単一のデバイスに統合します。 また、物体の動きを検出するだけでなく、その軌道を予測することもできます。
たったXNUMXフレームで見て予測するセンサー
フィンランドのアアルト大学が開発したニューロモルフィック センサーは、光に反応して電流を生成する電気デバイスであるフォトメモリスタのグループに基づいています。
消灯しても電流はすぐには止まらず、徐々に減少していきます。実際には、フォトメモリスタは最近光にさらされたかどうかを「記憶」し、センサーが瞬間的な情報を記録するだけでなく、前の瞬間も保存できるようにします。
タン・ホンウェイ は、Nature Communications に掲載された研究を主導した研究者です (ここにリンクします）。この技術のユニークな特徴は、一連の光学画像を単一のフレームに統合できることだと彼は説明します。その結果、コンパクトで効率的な検出ユニットが実現します。
画像: Hongwei Tan / アールト大学
研究
この技術の有効性を実証するために、研究者は XNUMX つの非常に興味深い実験を行いました。
最初の、単語の文字を 100 つずつ表示するビデオを使用しました。神経形態センサーは、最後のフレームに隠された情報を使用して、その前にある文字を推測し、その単語が何であるかをほぼ XNUMX% の精度で予測することができました。
第二にで、チームは XNUMX つの異なる速度で動くシミュレートされた人物のセンサー ビデオを示しました。 システムは単一のフレームを分析することで動きを認識できるだけでなく、後続のフレームも正しく予測しました。
未来
このセンサーは何のためですか？ 物体の将来の動きと位置を認識して正確に予測することは、自動運転技術とインテリジェントな輸送にとって非常に重要です。
自動運転車が「意思決定」を行うには、車、自転車、歩行者、その他の物体が周囲をどのように移動するかについて、高精度に予測する必要があります。
このため、センサーがなくても、この技術では次のフレーム、つまり成功したフレームを簡単に予測できます。
