自供能突触让人工智能设备具备类人视觉

摘要：研究人员开发出一种自供电人造突触，能以近乎人类的精度进行颜色识别。与需外部能源和大量数据处理的传统系统不同，该装置模拟生物视觉，用太阳能电池自发电。它能以10纳米分辨率区分颜色，并基于光波长实现逻辑功能。这一创新为智能手机、可穿戴设备和自动驾驶汽车等边缘设备中的低功耗、高性能机器视觉铺平道路。

关键事实：

• 自供电视觉：该装置用染料敏化太阳能电池自供电，无需外部能源。
• 高颜色分辨率：在可见光谱内以10纳米精度区分颜色。
• 边缘就绪人工智能：在资源受限设备中实现高效视觉识别和逻辑运算。
• 来源：东京理科大学

随着人工智能和智能设备不断发展，机器视觉在现代技术中的关键推动作用日益凸显。然而，尽管取得诸多进展，机器视觉系统仍面临重大问题：处理每秒产生的大量视觉数据需要大量电力、存储和计算资源。

研究人员通过整合对不同波长光响应不同的两种染料敏化太阳能电池制造出该装置。这一限制使在边缘设备（如智能手机、无人机或自动驾驶汽车）中部署视觉识别能力变得困难。

有趣的是，人类视觉系统提供了一种有吸引力的替代模式。与必须捕捉和处理每个细节的传统机器视觉系统不同，我们的眼睛和大脑选择性过滤信息，在视觉处理中效率更高且功耗极低。

神经形态计算模拟生物神经系统的结构和功能，成为克服计算机视觉现有障碍的有前途的方法。但仍存在两大挑战：一是实现与人类视觉相当的颜色识别；二是消除外部电源需求以最小化能耗。

在此背景下，日本东京理科大学（TUS）电子系统工程系高等工程学院的池野隆（Takashi Ikuno）副教授领导的研究团队开发出一种开创性解决方案。他们2025年5月12日发表在《科学报告》第15卷的论文介绍了一种能高精度区分颜色的自供电人造突触。该研究由东京理科大学的小松浩明（Hiroaki Komatsu）先生和细田纪香（Norika Hosoda）女士共同撰写。

研究人员通过整合对不同波长光响应不同的两种染料敏化太阳能电池制造出该装置。与需要外部电源的传统光电人造突触不同，该突触通过太阳能转换发电。这种自供电能力使其特别适用于边缘计算应用（其中能效至关重要）。

大量实验表明，所得系统能在可见光谱内以10纳米分辨率区分颜色，这一辨别水平接近人眼。此外，该装置还表现出双极响应，在蓝光下产生正电压，在红光下产生负电压。这使得执行通常需要多个传统设备的复杂逻辑运算成为可能。

池野博士指出：“结果显示这种下一代光电装置在将高分辨率颜色辨别和逻辑运算同时应用于具有视觉识别功能的低功耗人工智能（AI）系统方面潜力巨大。”

为展示实际应用，团队在物理储备计算框架中使用该装置识别以红、绿、蓝记录的不同人类运动。该系统仅用一个装置（而非传统系统所需的多个光电二极管）对18种不同颜色和运动组合进行分类时，准确率达到令人印象深刻的82%。

这项研究的影响涉及多个行业。在自动驾驶汽车中，这些装置能更有效地识别交通灯、路标和障碍物。在医疗保健领域，它们能为可穿戴设备供电，以极低的电池消耗监测血氧水平等生命体征。对于消费电子产品，这项技术能使智能手机和增强/虚拟现实头戴设备在保持复杂视觉识别能力的同时大大提高电池寿命。

池野博士表示：“我们相信这项技术将有助于实现具有接近人眼颜色辨别能力的低功耗机器视觉系统，应用于自动驾驶汽车的光学传感器、医疗用低功耗生物特征传感器和便携式识别设备。”

总体而言，这项工作朝着将计算机视觉的奇迹带到边缘设备迈出了重要一步，使我们的日常设备能更像我们一样看世界。

资助：这项工作得到日本科学技术振兴机构（JST）和创建科技创新的大学奖学金设立（资助编号JPMJFS2144）的部分支持。日本科学技术振兴机构春季计划（资助编号JPMJSP2151）提供了额外支持。

作者：岩崎义正 来源：东京理科大学 联系方式：岩崎义正 - 东京理科大学 图片：图片来源于《神经科学新闻》 用于基于物理储备计算的机器视觉的极性可调染料敏化光电人造突触

受人类视觉系统启发，复制突触反应的人工光电突触成为有前途的解决方案。此外，大多数光电人造突触依赖基于光电流的操作，产生低电流值且需要外部电路。

该装置对光脉冲表现出突触反应，暴露于不同波长时表现出双极反应。此外，该装置利用对红、绿、蓝光照射的不同响应进行物理储备计算，以82%的准确率对颜色编码的人类运动进行分类。