Cảm biến hình ảnh có thể đồng thời chụp và xử lý hình ảnh, giúp việc nhận dạng đối tượng nhanh hơn nhiều bậc độ lớn. Thiết bị không tiêu thụ bất kỳ năng lượng điện nào khi nó hoạt động, vì chính các photon cung cấp năng lượng cho dòng điện.
Cảm biến được bổ sung bởi ANN, một hệ thống nhân tạo lấy cảm hứng từ bộ não của chúng ta. Trong ANN, các tế bào thần kinh nhân tạo được cung cấp dữ liệu và hợp tác để giải quyết một vấn đề. Trong trường hợp này, nhận dạng một hình ảnh.
Các nhà nghiên cứu ở Vienna, được hỗ trợ bởi Châu Âu dự án nghiên cứu, Graphene Flagship, đã phát minh ra các cảm biến có chứa chín pixel - 'tế bào thần kinh' - được đặt trong một mảng 3 × 3. Đến lượt mỗi pixel, bao gồm ba điốt quang, Semiconductor thiết bị chuyển đổi ánh sáng thành dòng điện, cung cấp ba đầu ra. Mỗi photodiode liên kết pixel của nó với 8 pixel khác.
Dòng điện từ mỗi điốt quang được xác định bởi cường độ của ánh sáng tới và Vôn Băng qua nó. Mỗi nơ-ron tính tổng các dòng điện riêng lẻ đến từ 8 nơ-ron khác, và các giá trị kết hợp sau đó được đưa vào một máy tính.
Thiết bị có thể phân loại hình ảnh sau một loạt quá trình đào tạo, nhưng nó cũng có thể nhận ra thành phần hoặc cấu trúc đặc trưng của hình ảnh từ dữ liệu đầu vào mà không cần thêm thông tin.
Tốc độ đặt thiết bị này ngoài tầm nhìn máy thông thường. Thông thường công nghệ thường có khả năng xử lý lên đến 100 khung hình / giây, với một số hệ thống nhanh hơn có khả năng làm việc lên đến 1,000 khung hình / giây. Trong khi đó, hệ thống này hoạt động với tốc độ tương đương 20 triệu khung hình / giây.
Có ý kiến cho rằng thiết bị này sẽ được mở rộng quy mô với phiên bản hiện nay công nghệ và tìm các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như động lực học chất lỏng, vật lý năng lượng cao, quá trình đốt cháy hoặc sự cố cơ học.
Lukas Mennel, tác giả đầu tiên của nghiên cứu, giải thích: “Mở rộng quy mô các thiết bị, cách tiếp cận thần kinh hình dạng này có thể phát huy thế mạnh của nó trong lĩnh vực nhận dạng và xử lý hình ảnh. “Chúng tôi cũng đang xem xét các ý tưởng khác, như cải thiện khả năng hấp thụ ánh sáng hoặc mở rộng dải quang phổ vào vùng hồng ngoại. Về nguyên tắc, các khả năng của thiết bị này không chỉ giới hạn ở dữ liệu trực quan. Bất kỳ loại dữ liệu nào cũng có thể được xử lý (trước) bằng một mạng nơ-ron nhân tạo trong chính bộ cảm biến. Ví dụ, cảm biến thần kinh khứu giác hoặc âm thanh có thể được phát triển để xử lý nhanh chóng trên chip. "
“Tác phẩm ấn tượng này cho thấy một ứng dụng hoàn toàn mới của máy ảnh dựa trên vật liệu phân lớp, tận dụng các đặc tính độc đáo của nó như khả năng điều chỉnh tại chỗ.” Frank Koppens, Graphene Flagship work package Lleader for Photonics and Optoelectronics giải thích. “Các cảm biến hình ảnh mạng nơ-ron sẽ tác động đến xã hội theo nhiều cách khác nhau và với các vật liệu phân lớp, các yêu cầu tốc độ cao hiện đã được đáp ứng.”
Andrea C. Ferrari, Cán bộ Khoa học và Công nghệ của Graphene Flagship và Chủ tịch Hội đồng Quản lý của nó, nói thêm: “Công việc này là một cột mốc quan trọng khác của Graphene Flagship. Flagship rõ ràng là dẫn đầu thế giới khi tích hợp vào chip vật liệu phân lớp. Những khối xây dựng tiên tiến này sẽ làm nền tảng cho sự phát triển của các công nghệ hiện đại mới ”.