人工知能：超高速マシンビジョン

マシンビジョンは、自動運転車やロボティクスなどのインテリジェントシステムに不可欠な要素となっている。通常、視覚情報は、フレームベースのカメラによって捉えられ、デジタル形式に変換された後、人工ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを用いて処理される。しかし、データをそうしたシグナルチェーンに通すと、フレームレートは低下し、消費電力は増大する。今回T Muellerたちは、人工ニューラルネットワークを自ら構成でき、リアルタイムで待ち時間なく光学画像のセンシングと処理を同時に行う画像センサーを実証している。このセンサーは再構成可能な二次元半導体フォトダイオードアレイで、教師あり学習と教師なし学習の両方を実行できる。著者たちは、このシステムを訓練して画像を分類・符号化した。今回のスケーラブルなプラットフォームは、超高速マシンビジョン用に二次元材料を使用できる可能性を示している。

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