Подход к реализации динамических вычислений и продвижения в области здравоохранения.

Концептуальное произведение искусства, иллюстрирующее наш динамический динамический вычислительный кредит в сертификате: Yang et al.

Быстрый прогресс в методах машинного обучения и чувствительных устройствах за последние десятилетия открыла новые возможности для обнаружения и отслеживания объектов, животных и людей.Точное и автоматизированное обнаружение визуальных целей, также известных как интеллектуальное зрение машины, может иметь различные приложения, начиная от улучшения инструментов безопасности и наблюдения до мониторинга окружающей среды и анализа данных о медицинской визуализации.

В то время как инструменты машинного зрения достигли очень многообещающих результатов, их производительность часто снижается в условиях низкого освещения или когда есть ограниченная видимость.Для эффективного обнаружения и отслеживания DIM-целей, эти инструменты должны быть в состоянии надежно извлекать такие функции, как края и углы из изображений, которые часто не могут захватить традиционные датчики, основанные на технологии комплементарных металлических оксид-символов (CMOS).

Исследователи из Университета Нанкин и Китайская академия наук недавно представили новый подход к разработке датчиков, которые могут лучше обнаружить DIM -целей в сложных условиях.Их подход, обрисованный в природе электроники, опирается на реализацию динамических вычислений в центре, тем самым объединяя возможности зондирования и обработки в одно устройство.

«В низкоконтрастной оптической среде интеллектуальное восприятие слабых целей всегда сталкивалось с серьезными проблемами с точки зрения низкой точности и плохой надежности»,-сказал Tech Xplore Ши-Джун Лян, старший автор статьи.«Это в основном связано с небольшой разницей в интенсивности между целевыми и фоновыми сигналами света, причем целевой сигнал почти погрузился в фоновый шум».

Обычные методы для статического пикселя-независимого фотоэлектрического обнаружения целей на изображениях основаны на датчиках на основе технологии CMOS.Хотя некоторые из этих методов работали лучше, чем другие, они часто не могут точно отличить целевые сигналы от фоновых сигналов.

В последние годы компьютерные ученые пытались разработать новые принципы разработки оборудования на основе низкоразмерных материалов, созданных с использованием методов зрелого роста и обработки, которые также совместимы с обычной технологией CMOS на основе кремния.Ключевой целью этих исследовательских усилий является достижение более высокой надежности и точности в низкоконтрастной оптической среде.

«Мы работали над технологией вычислений в центре и опубликовали несколько интересных работ об оптоэлектронной сверточной обработке, которая по существу основана на статической обработке»,-пояснил Лян.«Мы спросили себя, можем ли мы ввести динамический контроль в технологию оптоэлектронных вычислительных вычислительных средств в центре для повышения вычислительной способности датчика. Называя эту идею, мы предложили концепцию динамических вычислений в центре, используя соседние пиксели вкоррелированный способ и продемонстрировал его многообещающее применение в сложных средах освещения ».

В своей недавней статье Feng Miao, Liang и их коллеги представили новый подход в динамическом вычислительном вычислении в сенсорном динамике, предназначенный для обнаружения и отслеживания DIM-целей в неблагоприятных условиях освещения.Этот подход основан на многокомпонентных фотоэлектрических устройствах на основе графена/германия смешанных гетероструктур, которые объединяются для создания одного датчика.

«Динамически контролируя прочность корреляции между соседними устройствами в оптоэлектронном датчике, мы можем реализовать динамическую модуляцию весов ядра свертки на основе локальных градиентов интенсивности изображения и реализовать динамические вычислительные подразделения в центре, адаптируемые к содержанию изображения»,-сказал Миао.

«В отличие от обычного датчика, в котором устройства работают независимо, устройства в нашей динамической вычислительной технологии в сенсорных динамических вычислительных средствах коррелируют для обнаружения и отслеживания DIM-целей, что позволяет ультра-аккуратносреда ”.”

Miao, Liang и их коллеги являются первыми, кто вводит в вычислительную парадигму в центре, которая опирается на динамическую контроль обратной связи между взаимосвязанными и соседними оптоэлектроническими устройствами, основанными на многопользованных смешанных гетероструктурах.Первоначальные тесты обнаружили, что предлагаемый их подход является очень многообещающим, поскольку он позволил надежному отслеживанию DIM -отслеживания в неблагоприятных условиях освещения.

«По сравнению с обычной оптоэлектронной сверткой, весы ядра, постоянные независимо от оптических входов изображения, веса нашего« динамического ядра »коррелируют с локальным содержанием изображения, что позволяет датчику более гибким, адаптируемым и интеллектуальным», - сказал Миао.«Динамическое управление и коррелированное программирование также позволяют включить подходы к обратной сети нейронной сети в датчике фронта».

Примечательно, что устройства, которые Miao, Liang и их коллеги использовали для реализации своего подхода, основаны на графене и германии, два материала, которые совместимы с обычной технологией CMOS и могут легко производиться в больших масштабах.В будущем подход исследователей может быть оценен в различных реальных условиях, чтобы дополнительно подтвердить его потенциал.

«Следующим шагом для этого исследования будет проверка масштабируемости динамических вычислений в сертификации посредством крупномасштабной интеграции в чипе, и многие инженерные и технические проблемы все еще необходимо решить»,-добавил Лян.

“Распространение длины волны обнаружения до ближней инфракрасной или даже средней инфракрасной полосы является еще одним будущим направлением исследований, которое расширит применимость к различным низкоконтрастным сценариям, таким как дистанционное зондирование, медицинская визуализация, мониторинг, безопасность и раннее углубление в низкой видимостиметеорологические условия ».

Больше информации: Yuekun Yang et al., Динамические вычисления в сенсорном виде для интеллектуального машинного зрения, природа электроники (2024).Doi: 10.1038/s41928-024-01124-0