新型AI晶片Artificial Eye可幾奈米秒內辨識影像
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結合光感應電子與神經網路在單個微小晶片上，製作而成的新型人工眼（Artificial Eye
），可以在幾奈米秒之內，感知到所看到的東西，這比起現在的影像感測器的速度快上很
多。
視覺是人類認識世界與學習知識最重要的一個途徑，為了研發AI，許多AI公司都正往機器
視覺的研究方向前進。
所謂機器視覺，就是一台具備電腦視覺能力的機器，透過影像辨識對物體進行判斷的一種
技術。但是機器視覺並非只是擁有觀看那麼簡單，其必須擁有後端的AI演算，從影像中提
取、處理、理解資訊，進而用於實際的測量和控制。
電腦視覺對於AI在許多應用領域是不可或缺的技術，包含：從無人駕駛汽車到工業機器人
，再到智慧感測器。唯有透過內建電腦視覺的機器很好地運作，才能讓各個領域獲得AI帶
來的正面效應。
目前最大的問題是，由於感測器與處理器之間的大量數據，無法以快速方式處理資訊並做
出決策，因而如何提高機器視覺處理，就變得非常重要。因為傳統感測器一旦捕獲到大量
的影像數據，根本分不清哪一個影像有用，哪一個影像無用，這就成為阻礙數據處理速度
的障礙。對於無人駕駛車來說，影像處理速度如果無法在幾奈米秒之內完成，就會形成車
禍或誤判，這也是無人駕駛車的障礙之一。
如果一家公司可以研發出一種無需同時轉換和傳遞數據即可同時捕獲和處理影像的感測器
，那麼就可以在消耗更少的功率上獲得更快的辨識影像的能力。這種理想的設計，於2020
年3月由奧地利維也納光子學研究所的研究人員在「Nature」雜誌上進行對外發表。其採
用模仿了動物的眼睛在將視覺訊息傳遞到大腦之前，所進行預處理的方式來設計這一款晶
片。
該團隊用一塊只有幾個原子厚的二硒化鎢製成的晶片，並用光敏二極管蝕刻。然後，他們
將二極管接線以形成神經網絡。用於製造晶片的材料賦予其獨特的電性能，因此可以從外
部調整二極管（網路中的節點）的光敏感性。這意味著可以通過調整二極管的靈敏度，直
到給出正確的響應，訓練網路對視覺資訊進行分類。
但是這一新感測器要進入商品化仍有很大段路要走。首先，該人工眼睛僅由27個檢測器組
成，因而不能處理比3x3更大的影像。如何擴大其影像辨識規模，以達到真實世界的執行
任務，還有待進一步將神經網路擴展到更大的尺寸才能達成。