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
Leggi la dichiarazione di non responsabilità : Tutti i contenuti forniti nel nostro sito Web, i siti con collegamento ipertestuale, le applicazioni associate, i forum, i blog, gli account dei social media e altre piattaforme ("Sito") sono solo per le vostre informazioni generali, procurati da fonti di terze parti. Non rilasciamo alcuna garanzia di alcun tipo in relazione al nostro contenuto, incluso ma non limitato a accuratezza e aggiornamento. Nessuna parte del contenuto che forniamo costituisce consulenza finanziaria, consulenza legale o qualsiasi altra forma di consulenza intesa per la vostra specifica dipendenza per qualsiasi scopo. Qualsiasi uso o affidamento sui nostri contenuti è esclusivamente a proprio rischio e discrezione. Devi condurre la tua ricerca, rivedere, analizzare e verificare i nostri contenuti prima di fare affidamento su di essi. Il trading è un'attività altamente rischiosa che può portare a perdite importanti, pertanto si prega di consultare il proprio consulente finanziario prima di prendere qualsiasi decisione. Nessun contenuto sul nostro sito è pensato per essere una sollecitazione o un'offerta