據(jù)外媒報道，清華大學（Tsinghua University）研究人員展示了新型智能光子傳感計算芯片，可以在納秒級時間內處理、傳輸和重建場景圖像。這一進展為超高速圖像處理打開了大門，有利于自動駕駛、工業(yè)檢測和機器人視覺等機器視覺應用的邊緣智能發(fā)展。

圖片來源：清華大學

邊緣計算可在本地設備上執(zhí)行圖像處理和分析等密集型計算任務。通過添加人工智能（AI）驅動的分析和決策，邊緣計算正在向邊緣智能發(fā)展。

來自清華大學的研究團隊負責人方璐表示：“受到光電轉換的限制，基于邊緣任務（如自動駕駛）的圖像捕捉、處理和分析速度目前僅限于毫秒級。我們的新芯片可以在納秒級的時間內完成所有過程，將它們全部保留在光學域中。這可以用來顯著增強甚至取代傳統(tǒng)的傳感器采集架構，然后再進行AI后處理?！?/p>

研究人員在期刊《Optica》中介紹了這種新芯片，他們稱之為光學并行計算陣列（OPCA）芯片。研究人員表明，OPCA的處理帶寬高達1000億像素，響應時間僅為6納秒，比目前的方法快約6個數(shù)量級。他們還使用該芯片創(chuàng)建了一個集成圖像感知、計算和重建的光學神經網絡。研究人員表示：“該芯片和光學神經網絡可以提高工業(yè)檢測中處理復雜場景的效率，并有助于將智能機器人技術提升到更高的認知智能水平。我們認為它還可以變革邊緣智能。”

消除光電轉換

機器視覺利用攝像頭、圖像傳感器、照明和計算機算法來捕捉、處理和分析圖像，以完成特定任務——傳統(tǒng)上需要使用傳感器將光學信息轉換為數(shù)字電信號。然后，這些信號通過光纖傳輸，用于遠距離數(shù)據(jù)傳輸和下游任務。然而，頻繁的光電信號轉換以及電子處理器的發(fā)展滯緩已經成為提高機器視覺速度和處理能力的主要限制。

方璐表示：“世界正在進入AI時代，但AI非常耗時耗能。與此同時，智能手機、智能汽車和筆記本電腦等邊緣設備的增長導致了待處理、傳輸和顯示的圖像數(shù)據(jù)爆炸式增長。我們正在努力通過將傳感和計算能力集成到光學領域來推進機器視覺，這對于邊緣計算和實現(xiàn)更可持續(xù)的人工智能應用尤為重要?！?/p>