Sensor gambar dapat merakam dan memproses gambar secara serentak, membuat pengecaman objek dengan banyak pesanan dengan lebih cepat. Peranti ini tidak menggunakan tenaga elektrik semasa beroperasi, kerana foton itu sendiri memberikan tenaga untuk arus elektrik.
Sensor dilengkapi dengan ANN, sistem buatan manusia yang diilhamkan oleh otak kita. Dalam ANN, neuron buatan diberi data dan bekerjasama untuk mengatasi masalah. Dalam kes ini, mengenali gambar.
Para penyelidik di Vienna, disokong oleh orang Eropah projek penyelidikan, Graphene Flagship, merancang sensor yang mengandungi sembilan piksel - 'neuron' - ditempatkan dalam susunan 3 × 3. Setiap piksel pada gilirannya, terdiri daripada tiga fotodioda, yaitu Semikonduktor peranti yang menukar cahaya menjadi arus elektrik, yang memberikan tiga output. Setiap photodiod menghubungkan pikselnya dengan 8 piksel yang lain.
Arus dari setiap fotodiod ditentukan oleh intensiti cahaya masuk dan voltan melintasi. Setiap neuron menjumlahkan arus individu yang berasal dari 8 neuron yang lain, dan nilai gabungan kemudian dimasukkan ke dalam komputer.
Peranti dapat mengklasifikasikan gambar setelah serangkaian proses latihan, tetapi juga dapat mengenali komponen ciri atau struktur gambar dari input data, tanpa informasi tambahan.
Kelajuan membezakan peranti ini daripada penglihatan mesin konvensional. Konvensional teknologi biasanya mampu memproses hingga 100 bingkai sesaat, dengan beberapa sistem yang lebih pantas mampu bekerja hingga 1,000 bingkai sesaat. Sebagai perbandingan, sistem ini berfungsi dengan setara 20 juta bingkai sesaat.
Telah dicadangkan bahawa peranti itu akan ditingkatkan dengan hari ini teknologi dan cari aplikasi dalam bidang yang berbeza, seperti dinamik bendalir, fizik bertenaga tinggi, proses pembakaran atau kerosakan mekanikal.
"Meningkatkan peranti, pendekatan neuromorfik ini dapat menunjukkan kekuatannya dalam bidang pengenalan dan pemprosesan gambar," jelas Lukas Mennel, pengarang pertama kajian ini. "Kami juga mempertimbangkan ide lain, seperti meningkatkan penyerapan cahaya atau memperluas jangkauan spektrum ke inframerah. Pada prinsipnya, kemampuan peranti ini tidak hanya terhad pada data visual. Segala jenis data dapat (pra) diproses dengan jaringan saraf buatan di sensor itu sendiri. Sebagai contoh, sensor neuromorfik audio atau penciuman dapat dikembangkan untuk pemprosesan cip cepat. "
"Karya yang mengagumkan ini memperlihatkan aplikasi kamera berasaskan bahan berlapis yang sama sekali baru, memanfaatkan sifat uniknya seperti kemampuan dalam-situ." jelas Frank Koppens, pakej kerja Flagene Flagship Lleader for Photonics and Optoelectronics. "Sensor imej rangkaian saraf akan mempengaruhi masyarakat dalam berbagai cara, dan dengan bahan berlapis, keperluan berkelajuan tinggi kini dipenuhi."
Andrea C. Ferrari, Pegawai Sains dan Teknologi dari Flagene Flagship dan Ketua Panel Pengurusannya, menambahkan: "Karya ini merupakan satu lagi kejayaan besar untuk Graphene Flagship. Flagship jelas menerajui dunia dalam hal integrasi ke cip dari bahan berlapis. Blok bangunan maju ini akan menyokong pengembangan teknologi canggih baru. "