Forklog
June 11, 2026 11:16 AM UTC

Ученые создали мини-сенсор для машинного зрения

Международная группа ученых представила миниатюрный фотомемристор, который имитирует адаптацию человеческого зрения к яркому и тусклому свету. Разработка может быть полезна для систем машинного зрения в роботах, беспилотниках и камерах, говорится в исследовании Nature Communications. Устройство решает проблему систем машинного зрения, которые теряют точность при резких перепадах яркости. Для беспилотников и роботов это критично: им нужно одновременно различать объекты в темной зоне и яркие источники света вроде фар встречных машин. Разработка относится к нейроморфному машинному зрению — направлению, где сенсоры не только фиксируют изображение, но и выполняют часть обработки сигнала. Такой подход должен снизить нагрузку на вычислительную систему и ускорить реакцию на изменения в кадре. Похожую задачу решают событийные камеры. Они фиксируют не каждый кадр целиком, а изменения яркости по отдельным пикселям, что дает низкую задержку, высокий динамический диапазон и меньший объем данных. Однако такие системы требуют специальных алгоритмов и пока имеют свои ограничения. В основе прототипа лежит миниатюрный светочувствительный элемент размером около 0,5 мм. Ключевой компонент системы — фотомемристор на основе TiO2 и PEDOT:PSS. Принцип работы основан на реакции материалов на влажность: при слабом освещении структура активнее поглощает воду, из-за чего растут проводимость и светочувствительность. При ярком свете влага уходит, и чувствительность снижается. В демонстрационной установке исследователи использовали массив 4 × 4 фотомемристоров и искусственную нейросеть. Система распознавала буквенные паттерны на фоне с разными уровнями яркости. Согласно статье, точность составила 91,3% при смешанном освещении, а процесс распознавания занял 7,5 с. Что такое компьютерное зрение? (машинное обучение) Напомним, в мае ученые представили Qumus — автономную ИИ-систему для экспериментов с квантовыми материалами.

ChartModo Newsletter
Read the Disclaimer : All content available on ChartModo.com, including linked websites, applications, tools, charts, forums, blogs, social media channels, and related platforms (collectively, the “Site”), is provided solely for general informational and educational purposes. Users are expected to conduct their own research, analysis, verification, and due diligence before making financial or investment decisions. Trading and investing involve substantial risk and may result in significant losses. You should consult qualified financial or legal professionals before acting on any information obtained from ChartModo. No content on the Site is intended to constitute a solicitation, recommendation, or offer to buy or sell any security, cryptocurrency, or financial instrument.