日本東京理科大學團隊成功開發出一種具有極高顏色分辨能力的自供電人工突觸，其顏色識別能力已經非常接近人眼，標志著人們在計算機之“眼”研究領域邁出重要一步。相關成果已發表在最新一期《科學報告》上。
人工智能的快速發展對機器視覺提出了更高要求。然而，處理每秒產生的大量視覺數據需要消耗大量電力、存儲空間和計算資源，因此將視覺識別功能應用于智能手機、無人機或自動駕駛汽車等設備極具挑戰性。
相比之下，人類天然視覺系統同時擁有高效節能的優點。因為眼睛和大腦并不會對所有視覺信息進行無差別處理，而是會選擇性地提取關鍵特征，從而在保持高效率的同時大幅降低能耗。受此啟發，神經形態計算——模仿生物神經系統結構與功能的新型計算方式，被認為在突破傳統機器視覺限制方面極具潛力。但目前仍存在兩個主要難題：一是實現接近人眼水平的顏色識別能力；二是擺脫對外部電源的依賴，以最大程度降低功耗。
為真正解決這些問題，團隊設計了一種新穎的人工突觸系統。其集成了兩種不同類型的染料敏化太陽能電池，對不同波長的光具有不同的響應特性。該裝置通過直接轉換太陽能來供能，實現了真正的“自供電”。這一特性使其非常適合用于對能源效率要求極高的邊緣計算場景。
實驗結果顯示，該系統能夠以10納米的分辨率區分可見光范圍內的顏色，與人眼相當接近。此外，該裝置還展現出雙極響應特性：在藍光照射下產生正電壓，在紅光照射下則產生負電壓。這使它能夠執行復雜的邏輯運算，而這些操作通常需要多個傳統光電元件才能完成。
為了驗證其實際應用潛力，團隊用它識別以紅、綠、藍三色記錄的不同人體動作。結果表明，僅用單個器件，該系統就能準確分類多達18種顏色與動作組合，識別準確率達到82%。
這項技術有望讓日常設備擁有類人視覺，應用前景十分廣闊，包括自動駕駛領域、醫療健康設備，以及消費電子領域。
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